Звезды в векторе: Изображения Звезды | Бесплатные векторы, стоковые фото и PSD
Звезды вектор ai | UIDownload
Звезды вектор aiключевые слова
- иллюстрации
- звезды
- Звезды вектор
- ai
- Звезды
- вектор
DMCA Contact Us
бесплатная загрузка ( ai, 244.17KB )Связанная векторная графика
- Звезды ai eps
- Золотая звезда значок psd
- Звезды ai eps
- Звезды и световые эффекты svg eps ai
- Звезда каракули svg eps
- Свободный вектор звезды ai svg
- Звезды и снежинки ai
- Набор шаблонов звезд eps svg
- Красный солнечный свет со звездами eps
- Бесплатные звезды Бесплатные звезды csh eps
- синий фон со звездой и лучами eps
Звезды и луна рамадан фон eps- Звезда eps ai
- Космос звезда в ночном векторе svg eps
- Падающие звезды ai eps
- Блестящий световой эффект звезд вектор материала eps
- набор золотых звезд прозрачный световой эффект фон eps
- Золотая звезда и синий светлый фон ai
- Рождественские снежинки и звезды eps
- Круглая кнопка со звездой svg eps
- Логотип бейсбольной звезды All Star svg ai eps
- Бесплатный векторный набор звезд eps ai psd
- звезды и огни ai abr
- красочные звезды eps
- Исламская звезда (вектор) ai
- Рождественская блестящая звезда eps
- Кулак с вектором звезд eps ai
- Бесплатные векторные элементы дизайна звезды полутонового изображения eps ai
- Бесплатные кисти блестящие звезды векторов svg ai
- Голубая звезда пыли фон svg eps
- Сияющие золотые звезды иконки вектор ai
- Наклейка в форме звезды psd
- Свет со звездами и розовый фон вектор eps
- Векторный фон звезд ai
- Абстрактные 3D Звезды eps
Ночное небо со звездами eps- Золотые звезды и блеск фон eps
- Голубая звезда всплеск фон eps ai
- Мультяшный цыпленок со звездами и вектором луны карты eps
- Звезды ниндзя eps ai
- Повторение монохромного вектора закрученной звезды eps ai
- Декоративный фон из конфетти с золотой звездой eps
- Печать логотип шаблон крылья звезды украшение темно-желтый ai eps
- Красный рождественский фон с вектором звезды бумаги eps
- Взрывающаяся звезда всплеск фон eps
- Новогодний фон из золотых звезд eps
- Contact Us
Гибридный мощный звезды вектор для разнообразного использования
Доступ к множеству вариантов мощных, надежных и эффективных. звезды вектор на Alibaba.com для всех типов домашнего и коммерческого использования. Эти. звезды вектор оснащены новейшими технологиями и обладают разной мощностью, чтобы легко служить вашим целям. Вы можете выбрать из существующих. звезды вектор моделей на сайте или выбирайте полностью адаптированные версии этих продуктов. Они долговечны и устойчивы, чтобы постоянно предлагать стабильное обслуживание без каких-либо поломок.
The. Коллекции звезды вектор, представленные на сайте, оснащены всеми интересными функциями, такими как интеллектуальная технология охлаждения для более быстрого и интеллектуального охлаждения, защита от короткого замыкания, интеллектуальная сигнализация для обнаружения и отображение любых ошибок, защита от перенапряжения и так далее. Эти. звезды вектор доступны с различными номиналами напряжения, например 230 В переменного тока, 220 В / 230 В / 240 В для преобразователей и 100 В / 110 В / 120 В / 220 В / 230 В / 240 В для линейки инверторов. Эти. звезды вектор также оснащены функциями защиты входа от обратной полярности.
Alibaba.com может помочь вам выбрать один из них. звезды вектор с разнообразием моделей, размеров, мощностей, энергопотребления и многого другого. Эти умные. звезды вектор эффективно экономят на счетах за электроэнергию даже в самых экстремальных климатических условиях. У них также есть возможность быстрой зарядки. Вы можете использовать их. звезды вектор в ваших домах, гостиницах, офисах или любой другой коммерческой недвижимости, где энергопотребление является дорогостоящим и важным.
Просмотрите разнообразное. звезды вектор представлены на Alibaba.com и покупайте лучшие из этих продуктов. Все эти продукты имеют сертификаты CE, ISO, RoHS и имеют гарантийный срок. OEM-заказы доступны для оптовых закупок с индивидуальными вариантами упаковки.
Применимые группы | Для личного использования | Команда запуска | Микропредприятие | Среднее предприятие |
Срок авторизации | ПОСТОЯННАЯ | ПОСТОЯННАЯ | ПОСТОЯННАЯ | ПОСТОЯННАЯ |
Авторизация портрета | ПОСТОЯННАЯ | ПОСТОЯННАЯ | ПОСТОЯННАЯ | |
Авторизованное соглашение | Персональная авторизация | Авторизация предприятия | Авторизация предприятия | Авторизация предприятия |
Онлайн счет | ||||
Маркетинг в области СМИ (Facebook, Twitter,Instagram, etc.) | личный Коммерческое использование (Предел 20000 показов) | |||
Цифровой медиа маркетинг (SMS, Email,Online Advertising, E-books, etc.) | личный Коммерческое использование (Предел 20000 показов) | |||
Дизайн веб-страниц, мобильных и программных страниц Разработка веб-приложений и приложений, разработка программного обеспечения и игровых приложений, H5, электронная коммерция и продукт | личный Коммерческое использование (Предел 20000 показов) | |||
Физическая продукция печатная продукция Упаковка продуктов, книги и журналы, газеты, открытки, плакаты, брошюры, купоны и т. Д. | личный Коммерческое использование (Печатный лимит 200 копий) | предел 5000 Копии Печать | предел 20000 Копии Печать | неограниченный Копии Печать |
Маркетинг продуктов и бизнес-план Предложение по проектированию сети, дизайну VI, маркетинговому планированию, PPT (не перепродажа) и т. Д. | личный Коммерческое использование | |||
Маркетинг и показ наружной рекламы Наружные рекламные щиты, реклама на автобусах, витрины, офисные здания, гостиницы, магазины, другие общественные места и т. Д. | личный Коммерческое использование (Печатный лимит 200 копий) | |||
Средства массовой информации (CD, DVD, Movie, TV, Video, etc.) | личный Коммерческое использование (Предел 20000 показов) | |||
Перепродажа физического продукта текстиль, чехлы для мобильных телефонов, поздравительные открытки, открытки, календари, чашки, футболки | ||||
Онлайн перепродажа Мобильные обои, шаблоны дизайна, элементы дизайна, шаблоны PPT и использование наших проектов в качестве основного элемента для перепродажи. | ||||
Портрет Коммерческое использование | (Только для обучения и общения) | |||
Портретно-чувствительное использование (табачная, медицинская, фармацевтическая, косметическая и другие отрасли промышленности) | (Только для обучения и общения) | (Contact customer service to customize) | (Contact customer service to customize) | (Contact customer service to customize) |
«Вектор» готов зарегистрировать новую вакцину от оспы до конца года
Татьяна СОЛОВОВА
Вчера 16:52
Вирусологи разработали современный препарат от опасной болезни. Его испытывают 334 добровольца
В «Векторе» заканчиваются исследования новой вакцины от оспы. Препарат называется — «Вак-Дельта-6». Ученые работали над ним несколько лет и теперь подошли к завершающей стадии — наблюдают, как вакцина действует в теле человека.
Подвергаться заражению оспы, чтобы оценить эффективность прививки, добровольцам не пришлось.
— Натуральная оспа относится к числу хорошо изученных инфекций. Мы знаем те параметры напряженности иммунитета, которые свидетельствуют о том, что человек не заразится. Если у добровольцев будет необходимый уровень антител в заданные сроки, значит, вакцина работает, — объяснила КП-Новосибирск заместитель генерального директора по научно-методической работе и международному сотрудничеству Центра вирусологии и биотехнологии «Вектор» Татьяна Непомнящих.
Участники исследования прошли обследование, привились и теперь регулярно приезжают в медсанчасть «Вектора», чтобы сдать анализы.
— Добровольцы отнеслись к своим обязанностям очень ответственно. Никто из 334 участников не выбыл. Исследования идут по намеченному графику с расчетом на то, что вакцина будет зарегистрирована уже в этом году, — говорит Татьяна Непомнящих.
Прежнюю вакцину от оспы сняли с массового применения 40 лет назад. Препарат прошлого века вызывал слишком много побочных явлений. А болезнь была побеждена. Ученые опасаются, что могут произойти новые вспышки этого вируса. Поэтому и подготовили новый препарат.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ
Одной прививкой — от двух болезней: «Вектор» хочет создать супервакцину
Новосибирские ученые намерены разработать вакцину, которая будет защищать от гриппа и ковида одновременно. Кроме этого, специалисты готовятся отбивать новые атаки оспы (подробнее).
К ЧИТАТЕЛЯМ
Если вы стали очевидцем ЧП или чего-то необычного, сообщите об этом в редакцию:
Редакция: (383) 289-91-00
Viber/WhatsApp: 8-923-145-11-03
Почта: [email protected]
Вконтакте Одноклассники Фейсбук Инстаграм Твиттер
Также наши сообщества есть в Телеграм и Viber.
Астрономы предупредили о движущемся в сторону Земли «Несчастном случае»
В нашей галактике обнаружен совершенно необычный объект, которому астрономы дали название «Несчастный случай». Он находится на расстоянии 50 световых лет от Солнечной системы и движется со скоростью около 800 тысяч километров в час. Многие информационные порталы сразу же разместили пугающие материалы о возможном столкновении объекта с Землей. Научный обозреватель Николай Гринько рассказал, насколько он опасен для Земли.
Фото: IPAC/Caltech
Вселенная – невероятно огромное место, из которого человечество изучило лишь крохотную часть. Неудивительно, что сообщения об открытии чего-либо совершенно нового появляются чуть ли не ежедневно. Осенью этого года некий астроном-любитель по случайности сфотографировал совсем не ту группу звезд, которую планировал. На этом снимке он обнаружил некий объект, не вписывающийся ни в одну из принятых категорий. Крупное тело, не похожее ни на планету, ни на звезду, быстро перемещалось по Галактике.
Поскольку объект был найден случайно, астроном дал ему название The Accident, но в английском языке это слово имеет множество значений: не только «случайность», но и «авария» и даже «катастрофа». Нетрудно догадаться, что именно из-за пугающего названия и необычности объект мгновенно превратился в «страшилку на один день», заполнившую ленты новостных сайтов.
Когда любительские данные попали к профессиональным ученым, те поначалу решили, что видят на снимках погасшую звезду класса «коричневый карлик». Это подтвердили дополнительные наблюдения с помощью космических телескопов «Спитцер» и «Хаббл»: выяснилось, что «Несчастный случай» излучает очень мало инфракрасных волн, а это значит, что он холодный и очень старый.
Но дополнительные исследования неожиданно показали, что в других диапазонах космический странник излучает инфракрасные волны довольно сильно, словно молодой и горячий звездный объект. Кроме того, он очень быстро движется: его скорость составляет около 222 километров в секунду, а это намного больше, чем у типичного коричневого карлика.
Скорее всего, это означает, что космический объект очень стар и за прошедшие миллиарды лет гравитационное поле других небесных тел ускорило его до таких значений.
Фото: IPAC/Caltech
Возраст странного объекта косвенно подтверждает и состав его атмосферы. Дело в том, что в ней очень мало метана, хотя у коричневых карликов обычно все наоборот. Как считают астрономы, это значит, что объект образовался 13 миллиардов лет назад, когда наша галактика в основном состояла из водорода и гелия.
Ну и немного о вероятности столкновения объекта с Землей. «Несчастный случай» найден на расстоянии примерно 50 световых лет от нас. По космическим меркам это не очень далеко, но если перевести эту цифру в привычные земные величины, мы получим около 473 триллионов километров.
Даже если бы объект двигался точно в сторону нашей планеты, то при скорости 800 тысяч километров в час он столкнулся бы с Землей через 76,5 миллиона лет. Этого времени человечеству, пожалуй, хватит для переселения на соседние планеты и даже в другие звездные системы.
Но вектор движения свежеоткрытой погасшей звезды вовсе не направлен точно к нам, так что шансы на сближение очень малы. И даже тот факт, что в нашей галактике найдено еще две тысячи коричневых карликов, не увеличивает эти шансы до хоть сколько-нибудь серьезных значений. Хотя…
Читайте также
Обзор гайдов и секретов игры
VECTOR 2 — Android игра с датой выхода 16.05.2016 от компании NEKKI. Жанр игры: Аркада. В статье мы обобщили советы по прокачке от ТОП игроков, «ответы на вопросы геймеров» разработчиков, гайды для новичков с официального сайта и наши секреты прохождения игры. Внимание, сайт Мудрого Гика постоянно обновляется, заходите к нам чаще.
Лучше Vector 2 скачайте на компьютер по этой ссылке и играйте в разрешении Full HD с максимальной графикой, без тормозов и с сохранением прогресса.Просто скачайте эмулятор, войдите в свою учетную запись Google Play, установите игру в появившемся окне и вы станете Мудрым.
Содержание
- Обзор игровой серии
- Внутриигровое управление
- Подсказки к игре
- Много денег без взлома
- Премиум (полная) версия
Vector: Обзор серии игр
Vector — аркадная игра про побег и побег.Это простая, но очень увлекательная игра про ускоренное преодоление препятствий. Изначально проект располагался на платформе Facebook, но постепенно перекочевал на мобильные устройства. Игра встречает нас небольшой заставкой, рассказывающей игроку начало истории: мы в далеком будущем, где есть «лидеры» и «рабы». Главный герой относится именно к тем людям, которых «возглавляют» более привилегированные члены общества. Лидеры в этом мире не знают, что такое свобода.Но пришло время вырваться из оков правительства и бежать. Это, по сути, вся игра, погоня без конца, и у героя нет права на ошибку. В отличие от других подобных игр, Вектор может пройти.
Игра выполнена в полном 2D. И, несмотря на современные стандарты, выглядит потрясающе. Стоит отметить довольно крутую анимацию главного героя.
Вектор разделен на локации и уровни. Цель игры — не просто пройти все уровни, но и выбить на них максимальное количество звезд.Чем быстрее игрок преодолеет трассу, тем больше трюков он выполнил и чем больше очков наберет, тем больше звезд получит игрок.
Вектор: внутриигровые элементы управления
Один из важнейших элементов любого бегуна — это менеджмент. Он должен быть отзывчивым и простым. В векторе управление происходит свайпами (смахиваниями пальцев по экрану). Игрок смахивает вверх по экрану — прыжок, вниз — захват. На этом построено все управление, главное — вовремя сделать тот или иной жест.
К управлению нужно привыкнуть и быть очень осторожным. Если игрок смотрит и не выполняет движение пальцем в нужный момент, то герой упадет или ударится о стену, как мешок с картошкой. Погоня на этом не заканчивается, но теряются драгоценные секунды.
Если вы провалили несколько раз, то охотник с радостью поразит персонажа электрошокером и вернет его в клетку. Но в магазине есть предметы, которые можно купить за игровую валюту, они помогут справиться с противником или вырубят его на несколько секунд.Так что со временем вы можете игнорировать погоню.
Вектор: советы по игре
Как мы писали выше, игра разделена на несколько локаций и уровней:
- Офисные помещения.
- Строительная площадка.
- Технопарк.
С каждым новым уровнем сложность прохождения увеличивается. Поэтому рекомендуется внимательно слушать и повторять все трюки на уровне 1 во время тренировки.Тогда в будущем у вас будет меньше проблем.
По мере повышения уровня преграды главному герою расы будут встречаться все чаще. Эти препятствия рекомендуется преодолевать с помощью предложенных уловок. Чем больше трюков вы выполнили во время уровня, тем выше шанс получить за него максимальное количество звезд.
По мере прохождения игры вам будут доступны для покупки новые трюки. Иногда перед препятствием отображается символ с трюком, который необходимо выполнить в данный момент.Часто бывает, что игрок еще не купил или не открыл предложенные трюки.
Желательно покупать доступные трюки по очереди, даже если у вас открыто несколько трюков, лучше выбирать их последовательно, так как игровая механика выбирает варианты, доступные на текущем уровне.
Например, вам понравилась прикольная снасть в магазине, и вы накопили на нее деньги. Но перед ним есть еще несколько уловок, которые вы проигнорировали и купили свой любимый трюк.Войдя на уровень, вы обнаружите, что это не для обязательного выполнения купленного трюка. Вам просто нужно использовать уже существующие уловки, но они не принесут много денег, и вы пожалеете, что не купили способность по очереди.
Оценка. Помимо площадок для прохождения игры вам будет доступен магазин, в котором можно купить:
- Уловки — с помощью которых вы будете выполнять задания уровня.
- Гаджет — с их помощью вы останавливаете или обезоруживаете охотника.
- Одежда особо не нужна, не добавляет никаких характеристик или способностей, не увеличивает выживаемость, но в анимации смотрится довольно красиво.
Рекомендуется сначала покупать доступные трюки, затем гаджеты и, наконец, одежду. Так как первые 2 вида ассортимента значительно облегчат вам прохождение и заработок.
Вектор 2: много денег без взлома
Один из основных критериев прохождения игры — хитрости, а для того, чтобы купить их в нужном количестве, требуется золото. Золото в игре можно заработать только одним способом — пройти уровень 3 звезды. Вы можете снова проходить уровни. В игре присутствует сюжет и бонусное прохождение. Последний добавляет игроку больше золота.
Для прохождения этапа 3 звезды рекомендуется:
- Внимательно изучайте динамику действий и управление игрой.Важно пройти локации без ошибок.
- Пройдите уровень как можно быстрее, не попав в руки охотника. Для этого важно вовремя выполнять управляющие жесты.
- Важно выполнять трюки, предлагаемые системой. Они изображены в виде символов на стенах зданий. Если все трюки выполнены правильно, то в награду вы получите больше золота.
- На каждом уровне в воздухе висят несколько белых кубиков.Чем больше кубиков вы соберете, тем больше очков получите. Следовательно, вам будет доступно больше трюков. В результате вы получите больше золота за их выполнение.
- Вы можете получить больше очков за прохождение этапа, если нейтрализуете своего противника. Сделать это можно с помощью купленных в магазине гаджетов.
Vector 2: Премиум (полная) версия
Vector 2 Premium — это продолжение нескольких серий игр в мире Vector.Здесь игрок попадает в подземную лабораторию. Главный герой — модифицированный последователь, разработанный в лаборатории. Но, как это бывает, экземпляр вышел из-под контроля и пытается найти выход. Персонажу необходимо пройти множество этажей и лабиринтов, чтобы спастись от ученых. Кстати, в этой версии нет охотника, преследующего героя. Но ловушек много.
Чтобы не попасть в ловушки или под смертоносным лазерным лучом, игрок должен внимательно следить за происходящим на экране.Здесь, как и в других версиях серии, нужно как можно быстрее пройти уровень (в данном случае пол), чтобы получить больше наград.
Управление в Vector 2 Premium осуществляется жестами, как и в других играх линейки. Первый этаж познакомит геймера с особенностями движений и особенностями выполнения трюков. Также игрок узнает об основных опасных местах, которые следует избегать или очень быстро пройти.
Ловушки:
- Laser — появляется над или под коридором.Его появление сопровождается легким свечением соответствующих кнопок на полу и потолке пола. Если лазер наполовину заполнен, рекомендуется подождать, пока он не исчезнет.
- Cliffs — есть места, где игрок просто проваливается в неглубокую яму, из которой легко выбраться. Вам просто нужно карабкаться по стене. Но есть бездонные ущелья, попав в которые герой не может выбраться, а просто погибает. И игрок снова начнет проход по полу.
- Вращающиеся шары — черные летающие шары с шипами отнимают у вашего бегуна много очков здоровья. Они могут внезапно появиться у него за спиной или поддержать героя внизу спуска.
- Выдвижные барьеры — могут появиться в неожиданном месте, но, в основном, они вырываются из постаментов или выступов в потолке. Они могут раздавить или убить героя, лишив его здоровья.
- Остальные ловушки — некоторые ловушки с первого взгляда определить невозможно, так как они могут быть пойманы случайно.Например, беглец может при выполнении трюка зацепиться головой или ногами за выступ. Но это, скорее всего, не совсем ловушка, а неопытность игрока. Поэтому важно во время игры сосредоточиться на выполнении приемов.
В этой версии игры нет магазина, а трюки можно получить только пройдя этаж. Чем больше очков вы получите за уровень, тем больше возможностей и трюков вы получите. Очень важно пройти пол без ошибок.
Заключение. Игра очень проста как в управлении, так и в прохождении. Как только игрок научится управлять, прохождение станет простым и легким. Главное — «Беги, Лола, беги!».
Автор статьи: Евгения Григорьевна
Космические звезды, вектор, бесшовный фон Автор Microvector
RussiaAfghanistanÅlandAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBrazilBritish в Индийском океане TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos [Килинг] IslandsColombiaComorosCongoCook IslandsCosta RicaCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEast TimorEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFederated Штаты MicronesiaFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHashemite Королевство JordanHondurasHong KongHungaryI celandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyIvory CoastJamaicaJapanJerseyKazakhstanKenyaKiribatiKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLuxembourgMacaoMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmar [Бирма] NamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinePanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRepublic из KoreaRepublic в LithuaniaRepublic из MoldovaRepublic в CongoRéunionRomaniaRussiaRwandaSaint HelenaSaint Китса и NevisSaint LuciaSaint MartinSaint Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSaint-BarthélemySamoaSan MarinoSão Tomé и PríncipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovak РеспубликаСловенияСоломоновы ОстроваСомали Южная Африка, Южная Грузия и Южные Сандвичевы острова, Южный Судан, Испания, Шри-Ланка, Судан, Суринам, Шпицберген и Ян-Майен, Свазиленд, Швеция, Швейцария, Сирия, Тайвань, Таджикистан, Танзания, Таиланд, Того, Токелау, Тонга, Тринидад и Тобаго, Тунис, Турция, Турция, Турция, Турция, Турция.Южные Малые отдаленные острова Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияСоединенные ШтатыУругвайУзбекистанВануатуВатиканВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЙеменЗамбияЗимбабве
Hungry JPEG может периодически присылать мне информационные бюллетени Bundle Launches & Sale Alerts.
Hungry JPEG может периодически присылать мне информационные бюллетени с описанием продуктов.
Hungry JPEG может периодически присылать мне информационные бюллетени Freebies.
Я разрешаю The Hungry JPEG использовать сторонние трекеры, такие как Google Analytics и Диспетчер тегов, во время моего визита.
Мне больше 16 лет.
Star Stacker: астрофотография на C ++ 11
Star Stacker: астрофотография на C ++ 11
Если вы когда-либо фотографировали ночное небо на мобильный телефон или бытовую камеру, вы, возможно, были разочарованы результатами. Проблема в том, что звезды на самом деле удивительно тусклые, и, чтобы правильно запечатлеть их на пленку, сенсор камеры должен находиться в небе в течение длительного времени.Однако большинство потребительских фотоаппаратов используют только короткое время экспозиции, и вы можете получить изображение, которое будет выглядеть как исходное исходное изображение на видео выше: тусклое изображение, на котором видны только несколько ярких звезд — определенно не стоит показывать его на вашем компьютере. социальные сети.
Поскольку я программист, а не фотограф, очевидный вопрос, который нужно задать, был следующий: возможно, мы не сможем сделать более качественные снимки — но если бы у нас было много входных изображений такого низкого качества, могли бы мы каким-то образом извлечь один -А качественное изображение ночного неба от них? Вот о чем весь этот проект.
Если мы разберемся с проблемой математикой, ответ — да! — с достаточным количеством исходных изображений мы можем восстановить сотни звезд из того, что раньше было черным ночным небом. Однако добраться туда оказывается довольно сложно. Далее я кратко опишу свой подход к проблеме, что сработало, а что не сработало. Также по пути будет много красивых картинок.
Заявление об ограничении ответственности
Прежде чем я углублюсь в детали этого проекта, я должен добавить небольшой отказ от ответственности.Я не фотограф и не специалист по компьютерному зрению, и мой подход к решению этой проблемы временами может быть неуклюжим. Но я хотел поиграть с компьютерным зрением какое-то время, и это был интересный побочный проект для работы. С этой целью большая часть кода была написана с нуля, так как я хотел избежать больших зависимостей, таких как OpenCV — в противном случае это не так много опыта. Если у вас есть какие-либо предложения или исправления, не стесняйтесь обращаться ко мне.
Также стоит отметить, что эти вещи не новы.Уже существуют программные пакеты, которые могут улучшить ваши звездные фотографии (pixinsight, DeepSkyStacker, AstroArt, и это лишь некоторые из них). Проблема, которую я обнаружил, заключается в том, что они либо довольно дороги, либо выполняются некачественно, когда дело доходит до выравнивания изображений. Возможно, им просто нужно больше ручной предварительной обработки и набора правильных настроек, прежде чем они дадут лучшие результаты, но это неудовлетворительно: моя цель состояла в том, чтобы иметь часть программного обеспечения, которая не будет нуждаться в какой-либо пользовательской настройке или сложной настройке для работы.В конце концов, какое удовольствие в том, что программа выполняет всю работу за вас, когда вам нужно потратить столько же времени на ее настройку!
Обзор
Основная проблема, которую мы пытаемся решить, заключается в том, что у нас есть фотография чего-то очень тусклого, сделанная с короткой выдержкой, и в результате мы ничего не видим. Наш первый инстинкт — просто увеличить яркость изображения, и это почти , что нужно сделать. Если мы сделаем это с нашим входным изображением, мы получим следующий результат:
Если мы возьмем исходное изображение звезды (слева) и просто увеличим его яркость, мы не получим хороших результатов (справа).
Здесь есть три проблемы: Наши цветовые каналы имеют только 8-битную точность, поэтому мы не можем просто сделать изображение ярче и ожидать появления большего количества деталей. Кроме того, увеличение яркости изображения также увеличивает уровень шума и оставляет в результате неприятные красные и зеленые точки на изображении. Наконец, повышение яркости изображения также обнаруживает проблему светового загрязнения : Городские огни, которые отражаются атмосферой и закрывают звезды, которые мы хотим видеть, приводя к оранжевой пленке перед ночным небом:
Увеличение яркости изображения показывает световое загрязнение, закрывающее ночное небо.
Удаление светового загрязнения
Даже если мы сможем удалить шум и повысить точность, световое загрязнение ставит жесткие ограничения на то, насколько мы можем повысить яркость изображения; в конечном итоге мы получим просто белое изображение. Конечно, идеальное решение — это в первую очередь избежать проблемы, то есть уехать подальше от цивилизации и делать фотографии без искусственного освещения. Но это непрограммное решение. Вместо этого давайте попробуем извлечь максимум из имеющихся у нас фотографий!
Нам помогает то, что световое загрязнение выглядит совершенно иначе, чем звезды, которые мы хотим выделить: звезды — это крошечные яркие точки, а световое загрязнение — это плавно меняющийся оттенок по всему изображению.Используя эти свойства, мы можем построить простой процесс удаления светового загрязнения: во-первых, мы придумаем математическую модель, которая может выразить «плавно меняющийся оттенок» в виде простой формулы с несколькими параметрами. Затем мы делаем приблизительное предположение о том, какие пиксели содержат звезды, а какие являются частью фона. Затем мы можем подогнать параметры формулы так, чтобы она лучше всего соответствовала фону изображения. Если все идет хорошо, подобранная формула точно предсказывает значение светового загрязнения по всему изображению.Затем мы можем просто вычесть подобранную модель из входных данных, и, как мы надеемся, то, что останется, должно быть просто звездочками.
Придумать формулу, которая может описать световое загрязнение по всему изображению, довольно сложно, и мы не собираемся этого делать. Вместо этого мы собираемся использовать классический трюк моделирования: мы будем использовать очень простую формулу, но будем использовать ее только для моделирования небольшого участка пикселей (скажем, квадрата 50×50 пикселей). Затем мы просто используем множество таких простых формул, чтобы охватить все изображение.Простое лучше, чем сложное, и я собираюсь предположить, что мы можем моделировать световое загрязнение в пределах небольшого квадрата пикселей как линейный градиент.
Создание звездной маски
Нашим первым шагом в устранении светового загрязнения является создание бинарной маски, которая грубо классифицирует пиксели на «возможно звезды» и «возможно фон». Эта маска не обязательно должна быть идеальной — пока мы можем исключить большинство звезд, все будет в порядке.
Я собираюсь использовать тот факт, что световое загрязнение гладкое и низкочастотное, в то время как звезды представляют собой маленькие точки, которые значительно ярче фона.Это означает, что если мы возьмем среднюю яркость на небольшом участке пикселей, то пиксели фона будут «близки» к среднему, тогда как звезды будут намного ярче.
Нам нужно быть осторожными при измерении «близости» двух значений яркости. Наш вход загрязнен шумом камеры и имеет неизвестный динамический диапазон, что означает, что жесткое кодирование абсолютного порога будет хрупким и будет работать только для некоторых входов. Вместо этого мы собираемся смоделировать наши фоновые пиксели так, чтобы они были загрязнены гауссовским шумом.Чтобы использовать эту модель, мы оцениваем среднее и выборочное отклонение всех пикселей в небольшом участке изображения, окружающем пиксель, который мы хотим классифицировать. Затем мы сравниваем целевой пиксель со средним значением; если его разница со средним значением меньше двух стандартных отклонений, флуктуацию, вероятно, можно объяснить как шум, и мы классифицируем пиксель как «вероятно фоновый». Большое отклонение предполагает, что этот пиксель не может быть объяснен нашей моделью фоновых пикселей, и мы классифицируем его как «вероятно звезды».
Если мы сделаем это для нашего входного изображения, мы получим маску, как показано ниже:
Входное изображение (слева) с грубой двоичной маской (справа), разделяющая пиксели на звезды (черные) и фон (белые).
Мы можем видеть некоторые ложные пиксели фона, которые классифицируются как звезды, но в целом результат выглядит неплохо. Для наших целей этого точно хватит.
Оценка светового загрязнения
Теперь, когда мы грубо классифицировали нежелательные звездные пиксели, мы можем подогнать нашу модель светового загрязнения к оставшимся фоновым пикселям. Как упоминалось ранее, мы моделируем световое загрязнение в небольших участках пикселей как линейный градиент.Т \ mathbf {W} y, $$ где $ y $ — вектор входных пикселей, $ \ beta $ — параметры нашей модели, $ \ mathbf {X} $ — матрица признаков (позиции пикселей + столбец с константными единицами) и $ \ mathbf {W} $ — это диагональная матрица, содержащая нашу маску изображения. Это не будет иметь особого смысла, если вы не знакомы с линейной регрессией (я не буду вдаваться в подробности), но просто предположим, что это позволяет нам вычислить оптимальные параметры. Матричные вычисления произвольного размера неудобны для реализации, и я решил использовать отличную библиотеку матриц Eigen для решения этой системы уравнений.
После того, как мы оценили параметры $ \ beta $, мы можем пойти в обратном направлении: оценка $ X \ beta $ извлекает значение модели для всех пикселей в патче. Если мы сделаем это по всему изображению, то получим:
Входное изображение (слева) и его модель светового загрязнения (справа), оцененные на основе входных данных с использованием взвешенных линейных наименьших квадратов.
Не так уж и плохо! Вот что происходит, когда мы вычитаем нашу модель из входного изображения:
Вычитание нашей подобранной модели светового загрязнения из входных данных показывает чистое черное ночное небо со звездами, оставшимися нетронутыми.
Это именно то, что мы искали. Световое загрязнение полностью исчезло, но наши звезды остались нетронутыми. И все это с помощью только программного обеспечения — не нужно покидать комфортную спальню.
Рамы для штабелирования
С одним изображением это почти как хорошо. Удалив световое загрязнение, мы можем немного повысить яркость изображения и выделить еще несколько звезд. Тем не менее, мы все еще боремся с отсутствием динамического диапазона и пятнами шума камеры, которые становятся только хуже, чем ярче мы делаем изображение.
Решением здесь является использование не одного, а нескольких изображений, снятых с коротким промежутком времени. При некоторых предположениях шум на разных изображениях некоррелирован и просто колеблется около нуля — то есть иногда пиксели получаются темнее, а иногда ярче, чем они должны быть, но в среднем мы получаем правильное значение.
По закону больших чисел, если у нас будет лот изображений одной и той же сцены и усреднено их, мы получим очень точный и бесшумный результат того, как эта сцена на самом деле выглядит.
Давайте попробуем это для серии снимков ночного неба:
Наивное усреднение входной последовательности размазывает звезды по звездным следам.
Вау! Это не похоже на наше входное изображение. Здесь мы видим эффект, называемый звездными следами. Несмотря на то, что камера была неподвижной, Земля переместилась на , пока мы снимали. Это заставляет звезды блуждать между изображениями и оставлять следы, если мы наивно усредняем изображения.
Хотя это, безусловно, выглядит круто, это не тот эффект, который нам нужен. Поскольку звезды перемещаются между экспозициями, мы не сможем получить более точные пиксельные данные для каждой звезды при усреднении изображений — все, что мы получаем, — это смазанная версия звезды.
Для решения этой проблемы требуется немного больше математики. Основная идея состоит в том, что нам нужно отменить вращение Земли и выровнять все изображения друг с другом, прежде чем мы усредним их. Это позволит получить гораздо более точное изображение каждой звезды.Мы не знаем точного поворота, поэтому нам нужно оценить его по изображениям. Для этого нам потребуется несколько шагов; вот приблизительный набросок:
- Извлечение звезд : Сначала нам нужно точно определить местонахождение всех звезд на изображении. Это наши ориентиры, которые мы хотим отслеживать между изображениями.
- Грубое выравнивание : Затем нам нужно сопоставить звезды между изображениями и вычислить приблизительное начальное предположение о том, как изображения поворачиваются относительно друг друга.Этот алгоритм должен быть быстрым и надежным, но не слишком точным.
- Точное выравнивание : с каждым кадром, примерно выровненным по следующему кадру и установленным соответствием между звездами, мы запускаем более сложный алгоритм оптимизации для точного выравнивания кадров.
- Объединение : После точного выравнивания всех кадров мы вычитаем световое загрязнение и трансформируем каждое изображение с помощью модели камеры. Это позволяет нам усреднить выровненные изображения и получить объединенный результат.
В поисках звезд
Первым шагом в нашем конвейере выравнивания является точное расположение звезд на входном изображении.В компьютерном зрении это подпадает под общий термин «извлечение признаков», при котором из изображения извлекаются «отслеживаемые» признаки. Для этого существует широкий спектр установленных алгоритмов, таких как SIFT, SURF, GLOH и HOG, и это лишь некоторые из них.
Однако я не собираюсь использовать ни одно из них. У звезд очень мало отличительных черт (это просто белые пятна), и этих универсальных алгоритмов было бы слишком много. Кроме того, в отличие от этих универсальных методов, мы можем использовать конкретные знания о наших звездах для очень точного вычисления их местоположения.И, наконец, гораздо интереснее создавать что-то свое, чем воплощать в жизнь чьи-то идеи.
Преобразование BLOB-объектов
Мы знаем, что звезды — это более или менее белые пятна на темном фоне. Поэтому первый шаг в извлечении звезд — это попытаться найти на изображении объекты, похожие на капли. Это непросто при непосредственной работе с данными RGB, и вместо этого мы будем предварительно обрабатывать наше изображение, используя алгоритм под названием Разница гауссиан
.Основная идея состоит в том, что мы берем входное изображение, слегка размываем его и вычитаем размытое изображение из входного.В однородных областях размытие не сильно изменится, и результат будет нулевым. Однако ближе к краям и углам размытие значительно изменит изображение, и величина различия будет большой. Для blob-подобных объектов алгоритм различия алгоритма гауссиана будет особенно сильно реагировать, что делает его очень полезным для наших целей.
Еще одна интересная вещь заключается в том, что мы можем повторять размытие и вычитание, чтобы получить целую цепочку отфильтрованных выходных данных — это позволяет нам обнаруживать капли разных размеров.Я проиллюстрировал это ниже для входного изображения коробки Корнелла:
Иллюстрация разницы гауссианов на изображении корнельского бокса.
Слева направо степень размытия увеличивается, и размер объектов, обнаруженных алгоритмом, соответственно увеличивается. В качестве оптимизации вы обычно комбинируете шаг размытия с шагом понижающей дискретизации (например, уменьшаете размер изображения вдвое после размытия), что приводит к так называемой пирамиде Гаусса.
Грубое извлечение звезды
После вычисления разности гауссиан, мы получаем стопку изображений в градациях серого. Если пиксель в одном из этих изображений имеет большое значение, это означает, что в этом месте входного изображения был объект, похожий на каплю. Для фиксированного местоположения пикселя мы также можем просмотреть все изображения в стеке, поэтому проверьте, какое из них имеет самое яркое значение в этой точке. Это говорит нам о размере капли: изображения, полученные из более крупных размытий, захватывают более крупные капли, и наоборот.Точную формулу для радиуса можно получить из параметров размытия.
Чтобы сделать эти изображения полезными, нам теперь нужно преобразовать данные пикселей в конкретный список положений и радиусов больших двоичных объектов. Нас интересуют наиболее «похожие на капли» функции входных данных, которые соответствуют поиску локальных максимумов в стеке изображений. Я собираюсь использовать для этого очень простой алгоритм: во-первых, я выберу наиболее похожую на капли функцию (то есть самый яркий пиксель) во всем стеке изображений и добавлю ее в свой список потенциальных звезд.Затем я удалю все остальные капли, которые пересекаются с выбранной мной. Это равносильно просмотру всех изображений в стопке и затемнению круга с радиусом выбранной капли. Затем мы просто повторяем этот процесс, пока не получим достаточное количество звезд.
Я проиллюстрировал запуск этого алгоритма на примере входного изображения. Предполагаемые местоположения и радиусы капель показаны справа:
Входное изображение (слева) и его приблизительные оценки положения и радиуса звезд (справа).
Результаты выглядят вполне прилично. Ему удается выделить все непосредственно видимые звезды, а также множество очень тусклых звезд, которые трудно обнаружить на глаз. Также есть некоторые ложные срабатывания, но мы сможем их отфильтровать позже.
Точная звездчатая экстракция
Описанный выше алгоритм даст нам приблизительное начальное предположение о том, где находятся звезды на изображении. Однако извлеченные положения звезд очень неточны, что прискорбно — мы хотим использовать звезды в качестве фиксированных точек для выравнивания изображений, поэтому нам нужно, чтобы положения были как можно более точными.
Для этого мы уточним положение звезд с помощью второго алгоритма. Мы будем использовать знания о том, что звезды очень похожи на капли. Это означает, что их можно хорошо аппроксимировать с помощью 2D-гауссиана: управляемой «функции капли». Чтобы проиллюстрировать это, вот тепловая карта 2D-гауссиана с некоторыми вручную подобранными параметрами:
Самое приятное в гауссианах состоит в том, что, имея двумерный набор точек, мы можем напрямую вычислить параметры гауссиана, который лучше всего соответствует входным данным.Это позволяет нам создать следующий алгоритм уточнения: мы используем приблизительные позиции больших двоичных объектов в качестве первоначального предположения и извлекаем небольшой фрагмент изображения (скажем, 64×64 пикселя) вокруг каждой позиции большого двоичного объекта. Если первоначальная догадка верна и рядом с этой каплей есть звезда, то мы сможем хорошо воспроизвести ее с помощью гауссиана. Поэтому в качестве следующего шага мы подбираем 2D-гауссиан, который наилучшим образом соответствует извлеченному фрагменту изображения. Среднее значение гауссиана — это положение звезды.
Если мы применим это к образцу ввода, мы получим изображение, подобное этому:
Входное изображение (слева) и наивная гауссовская оценка положения и формы звезды.
Ужасно! Эти гауссианы вообще плохо воспроизводят звезды. Проблема здесь в том, что входное изображение загрязнено постоянным уровнем фонового шума. Постоянное значение, добавляемое к капли, обычно не может быть смоделировано с помощью 2D-гауссианы, и в результате наилучшее соответствие оказывается чрезвычайно большим гауссовским, который пытается учесть как шум, так и звезду.
Однако здесь мы можем применить тот же трюк, который мы использовали ранее для вычитания светового загрязнения.Сначала мы измеряем среднее значение и дисперсию в пределах участка изображения; все, что находится в пределах нескольких стандартных отклонений от фона, скорее всего, является шумом и должно игнорироваться при подборе гауссиана. Если мы применим это в схеме взвешенной гауссовой аппроксимации, мы получим следующий результат:
Входное изображение (слева) и соответствующие звездные гауссианы (справа), оцененные с использованием модели, учитывающей фоновый шум.
Это действительно неплохо!
Замечательно то, что подгонка по Гауссу использует информацию о всей окрестности пикселей, и результирующая оценка положения звезды имеет точность подпикселя .Этот алгоритм также имеет несколько других желаемых свойств, например устойчивость к вращению и шуму. Это гарантирует, что мы сможем точно отслеживать звезды на всей последовательности изображений
Обрезка
На начальном этапе грубого обнаружения обязательно будет несколько ложных срабатываний, и мы должны отфильтровать их на последнем этапе отсечения. Мы можем использовать много информации из гауссовой аппроксимации, чтобы определить, действительно ли была звезда.Если гауссиан имеет очень большой радиус или очень тусклый, то мы, вероятно, просто захватили часть фона и должны удалить эту звезду.
Модель камеры
Имея список точных местоположений звезд, рассчитанный для каждого изображения, у нас появляется достаточно данных, чтобы начать выравнивание изображений в нашей последовательности. Но прежде чем мы выясним , как мы это делаем, нам сначала нужно обсудить , что именно мы делаем.
Чтобы упростить выравнивание изображений, мы сначала сделаем несколько предположений.Наше первое предположение состоит в том, что звезды находятся бесконечно далеко, что означает отсутствие параллакса: если мы переместим камеру, на изображении ничего не изменится; только когда вещи вращаются на , мы начинаем видеть изменения. Таким образом, нам не нужно беспокоиться о решении для перевода камеры. Кроме того, мы предположим, что звезды остаются на месте, пока камера (или, скорее, Земля) вращается. Наконец, предположим, что наша камера ведет себя хорошо: у нее центрированная плоскость изображения и незначительные искажения.
В модели камеры нас интересует соотнесение трехмерных точек, то есть $ v = (X, Y, Z) $, с точками на плоскости изображения камеры, то есть $ p = (x, y, 1) $. Мы можем сделать это с помощью преобразования $$ p \ propto \ mathbf {V} \ mathbf {R} v, $$ куда $$ \ mathbf {V} = \ begin {bmatrix} е & 0 & 0 \\ 0 & f & 0 \\ 0 и 0 и 1 \ end {bmatrix} $$ — внутренняя матрица камеры , а $ \ mathbf {R} $ — внешняя матрица камеры .Внутренняя матрица описывает свойства камеры, такие как искажение и смещение. В нашем случае мы включаем только фокусное расстояние камеры (описывается параметром $ f $). Внешняя матрица описывает позу камеры, которая в нашем случае сводится к матрице вращения.
Обратите внимание, что в приведенном выше уравнении проекции я использовал знак пропорциональности, а не равенство. Это потому, что мы сделаем перспективное деление после линейного преобразования. Сначала мы вычисляем $ (\ overline {x}, \ overline {y}, \ overline {z}) = \ mathbf {V} \ mathbf {R} v $, а затем получаем $ p = (\ overline {x} / \ overline {z}, \ overline {y} / \ overline {z}, \ overline {z} / \ overline {z}) = (x, y, 1) $.
Я сделаю разумное предположение, что все изображения в нашей последовательности были сняты одной и той же камерой, что означает, что нам придется иметь дело только с одной внутренней матрицей. Однако на каждом изображении будет разная поза камеры. Мы проиндексируем изображения в нашей последовательности и назначим каждому матрицу вращения; рамка $ l $ получает ориентацию $ \ mathbf {R} _l $ и так далее. Чтобы выровнять изображения, нам нужно найти ориентацию $ \ mathbf {R} _l $ для всех кадров и один глобальный параметр $ f $.
Для этого мы часто будем использовать соответствия изображений. Соответствие изображений — это одна трехмерная точка, которая появляется в двух разных кадрах — например, звезда, захваченная двумя изображениями во входной последовательности. Назовем нашу трехмерную точку $ v $ и ее проекции $ p_l $ и $ p_k $ в кадрах $ l $ и $ k $ входной последовательности. Мы можем связать эти моменты с $$ \ begin {align} p_l & = \ mathbf {V} \ mathbf {R} _l v \\ p_k & = \ mathbf {V} \ mathbf {R} _k v.{-1} п_к, \ end {align} $$ где $ \ mathbf {R} _ {kl} $ — относительная поза между кадрами $ k $ и $ l $. При наличии достаточного количества соответствий мы можем использовать приведенное выше уравнение для решения как $ \ mathbf {V} $, так и $ \ mathbf {R} _ {lk} $. Это то, что делает выравнивание.
Грубое звездообразование
К сожалению, соответствия — это информация, которой у нас сейчас нет: все, что у нас есть, это список звезд для каждого изображения, и мы не знаем, какая звезда в одном кадре соответствует какой звезде в другом кадре.
Если бы мы знали «достаточно хорошую» относительную позу между двумя кадрами, то найти соответствия было бы легко. Мы просто берем звезду в одном кадре, проецируем ее на другой и проверяем, к какой звезде в другом кадре она ближе всего. Если наша предполагаемая поза достаточно хороша, это сработает, но это превращает проблему в проблему с курицей и яйцом. Если у нас есть поза, мы можем найти соответствия, а если у нас есть соответствия, мы можем решить для позы.
Мы решим эту проблему с помощью процесса начальной загрузки.Сначала мы угадываем несколько многообещающих соответствий (скажем, две пары звезд), а затем решаем позу, которая их выравнивает. Затем мы присвоим этому выравниванию оценку ошибки: мы вычислим соответствия для всех звезд, предполагая, что только что полученная поза является правильной. Затем мы суммируем квадраты расстояний от каждой звезды до ее выровненного соответствия. Если эта сумма велика, вычисленное значение является плохим, и наши первые два соответствия, которые мы предположили, скорее всего, неверны. Мы повторим этот процесс с большим набором предположений и выберем позу с наименьшим количеством ошибок.Чтобы упростить задачу, я буду вычислять только позу (т.е. внешние параметры) и буду предполагать, что фокусное расстояние равно 1. Это делает грубое выравнивание не таким хорошим, но на практике его достаточно для наших целей.
Как мы можем получить правильные первоначальные предположения? Вот несколько идей:
Соответствие функций
В компьютерном зрении обычный способ поиска соответствий — просто сравнить пиксели (или некоторую сжатую версию) потенциальных точек признаков друг с другом.Это будет хорошо работать с большинством изображений, но плохо подходит для астрофотографии. Характеристики, которые мы хотим сравнить, — это звезды, которые, как правило, выглядят практически одинаково — между одним белым пятном и другим нет большой разницы.
Случайное угадывание
Другой потенциальный вариант — использовать подход в стиле RANSAC и просто выбрать две пары звезд наугад и проверить полученное совмещение. Для небольшого количества звезд это действительно неплохо! Но по мере увеличения количества звезд наши шансы найти хорошее начальное выравнивание мала.Например, для двух кадров с 1000 звезд в каждом нам нужно попробовать более 7500 случайных пар, чтобы на 99,9% быть уверенными, что мы найдем хотя бы одну хорошую. Это может очень быстро стать очень дорогим.
Согласование созвездий
Эту последнюю идею я выбрал, потому что она не слишком дорогая и работает лучше всего из трех подходов, которые я пробовал (к тому же, это крутая идея). Основной подход очень интуитивно понятен: когда люди пытаются отслеживать звезды, они смотрят на расположение звезд — i.е. созвездия — вместо отдельных звезд по отдельности. Можем ли мы как-то воспроизвести это в коде и сопоставить расположение звезд на разных изображениях?
Есть много способов измерить расположение звезд, но я решил использовать самый простой (и, надеюсь, надежный) подход, который заключается в отслеживании треугольников и звезд. 2/2 = 5000 $ возможных «созвездий», частью которых является звезда.Мы делаем это для всех звезд в каждом кадре и в итоге получаем большой список треугольников созвездий для каждого кадра.
Чтобы получить начальные соответствия между двумя кадрами, мы начинаем сравнивать треугольники между ними. Для каждой звезды мы проверяем все треугольники, частью которых она является, и ищем наиболее похожий треугольник в другом кадре. Есть много разных способов сделать это, но я выбрал что-то простое: сначала мы измеряем длины сторон треугольника и сохраняем их как вектор из трех поплавков — другими словами, каждый треугольник теперь представлен как трехмерный. точка.Чтобы сравнить два треугольника, мы просто берем евклидово расстояние между их соответствующими трехмерными точками. Причина, по которой я выбрал это представление, заключается в том, что мы можем ускорить поиск: если мы сохраним каждый треугольник как трехмерную точку в kD-дереве, мы можем очень быстро найти наиболее подходящий треугольник, просто обойдя дерево.
То есть каждый кадр теперь представлен в виде kD-дерева треугольников. Для каждой звезды мы проверяем содержащиеся в ней треугольники и находим наиболее подходящий треугольник в другом кадре.Вершины наиболее подходящего треугольника теперь являются кандидатами на соответствия, которые мы будем тестировать в нашем конвейере выравнивания.
Ниже представлена иллюстрация этого процесса. Во-первых, давайте посмотрим на два входных кадра алгоритма, которые были взяты относительно далеко друг от друга:
Два кадра (A и B) нашей входной последовательности.
А теперь нарисуем наиболее подходящие звездные треугольники между двумя кадрами:
Совпадение и отслеживание созвездий между двумя входными изображениями.
Выглядит неплохо! Хотя есть несколько неправильно подобранных треугольников, подавляющее большинство правильно отслеживается по кадрам. Помните, что все, что нам нужно для приблизительного совмещения, — это две пары правильных звездных соответствий, и для этих кадров этот метод дает более 100.
Наконец, ниже я показываю приблизительное согласование с наименьшим количеством ошибок, которое в конечном итоге было выбрано алгоритмом:
Созвездия звезд на обоих кадрах после приблизительного совмещения.
Выглядит неплохо! Ближе к краям выравнивание немного неправильное — скорее всего, потому что мы не решаем внутренние параметры — но подобранная поза очень удобна. Помните, что нам нужно, чтобы это выравнивание было достаточно хорошим для этапа точного выравнивания, и этого определенно будет достаточно.
Точная звездочка
После приблизительного совмещения и вычисленных соответствий, пришло время для заключительного этапа совмещения.На этапе приблизительного выравнивания мы оценили позу, используя только две пары соответствий. Теоретически двух пар соответствий достаточно для оценки как внутренних, так и внешних параметров; однако у нас есть сотни переписок! Каким-то образом мы хотим извлечь внутренние и внешние параметры, которые включают всех соответствия, а не только два — вот что такое точное согласование.
Общий термин для проблемы, с которой мы имеем дело, — это переопределенная система уравнений.Метод решения — метод наименьших квадратов, который мы и будем использовать. Я не буду вдаваться в подробности метода наименьших квадратов, но он позволяет нам найти набор параметров, который минимизирует совокупную ошибку для всех выровненных соответствий. Если наша система линейна, мы можем даже вычислить оптимальное решение в замкнутой форме. К сожалению, это не относится к нашей проблеме — матрицы вращения, инверсия матриц и перспективное деление вызывают значительную нелинейность, и мы обратимся к методике приближенной минимизации.Самый простой из таких приемов — это градиентный спуск, который я и решил использовать.
Основная идея такова: у нас есть некоторая формула для вычисления общей ошибки выравнивания. Изменение внутренних и внешних параметров каким-то образом изменит ошибку — она станет больше или меньше. Мерой этого изменения является производная ошибки по параметрам. Если мы хотим максимально уменьшить ошибку, нам просто нужно следить за ее отрицательной производной.
На самом деле сделать эту минимизацию довольно сложно. Ошибка, которую мы хотим минимизировать, очень нелинейна, а вычисление производных неудобно и нестабильно. Кроме того, в зависимости от того, в каком пространстве мы формулируем проблему, минимизация может быть крайне нестабильной и привести к непригодным для использования результатам. Для производственного кода я бы рекомендовал использовать такую библиотеку, как OpenCV, которая уже поставляется с хорошо спроектированным и протестированным кодом для этого. Однако в личном проекте боль процесса обучения весьма ценна, и вместо этого я покопался в литературе, чтобы выяснить, как решить эту проблему с помощью ручного решения.
В течение нескольких недель я реализовал несколько моделей оптимизации, и все, кроме одной, оказались очень ненадежными. Воспроизведение здесь рабочего алгоритма вышло бы за рамки этого (и без того длинного) поста, но я нашел две публикации чрезвычайно полезными: «Построение мозаики панорамных изображений» (соответствующие фрагменты: страницы 10–14) и «Выравнивание и сшивание изображений». Я бы порекомендовал их всем, кто занимается выравниванием изображений.
Убрав скучные детали, давайте посмотрим на некоторые реальные результаты! Ниже представлены те же изображения, которые мы видели раньше, анимированные в течение нескольких итераций алгоритма оптимизации.На каждой итерации поза и фокусное расстояние переоцениваются и уточняются, что приводит к лучшему и лучшему выравниванию:
Совмещенные звездные созвездия из обоих кадров в течение нескольких итераций алгоритма точного совмещения.
При достаточно хорошем начальном предположении (приблизительном согласовании) надежная реализация этой оптимизации на удивление быстро сходится. Обычно мы завершаем работу после 10 или менее итераций, что делает этот шаг самой дешевой в программе, даже несмотря на то, что на его реализацию потребовалось больше всего времени.
Объединение
Теперь мы почти закончили! Используя грубое и точное выравнивание, мы можем выровнять все последовательные изображения в нашей входной последовательности друг относительно друга. Это называется попарным выравниванием , потому что мы выравниваем только два изображения за раз.
Оказывается, мы можем сделать немного лучше этого. Когда мы делаем попарное выравнивание, мы выравниваем звезду с ее соответствием в одном другом кадре. Однако обычно звезда появляется не только в одном кадре, но и в каждом кадре последовательности.Чтобы использовать эту дополнительную информацию, мы выполняем последний шаг глобального выравнивания после завершения попарного выравнивания. Глобальное выравнивание оптимизирует все позы одновременно, чтобы выровнять все соответствия всех звезд во всех кадрах. Огромное количество данных!
Математика для глобального выравнивания почти такая же, как и для попарного выравнивания, за исключением того, что мы добавляем еще несколько производных. Здесь определенно недостаточно места для подробного описания процесса, но, если вам интересно, просмотрите документы, указанные ранее.
После вычисления всех выравниваний мы наконец можем создать окончательное выходное изображение. Сделать это довольно просто: сначала мы выбираем эталонную камеру, которая в моем случае всегда является первой камерой в последовательности. Затем мы перепроецируем все изображения в последовательности на эталонную камеру. Другими словами, мы перебираем все точки на плоскости изображения опорной камеры и проецируем эти точки на плоскость изображения каждого второго кадра в последовательности. Затем мы просто ищем там значения пикселей и усредняем их.Результатом этого процесса является среднее значение выровненных изображений.
Но хватит текста — посмотрим на окончательные результаты. Ниже представлены первые шесть изображений в последовательности после удаления светового загрязнения и значительного повышения яркости. Я показываю изображения после выравнивания и усредняю все больше и больше изображений вместе:
Объединение увеличивающегося количества выровненных кадров значительно снижает шум.
В этой версии с низким разрешением может быть трудно разобрать, но изображения начинаются очень шумно.Это потому, что мы значительно увеличили яркость изображения. Однако чем больше изображений мы добавляем, тем ниже становится уровень шума. Самое классное, что, в отличие от наивного усреднения, звезды остаются идеально четкими! Наш конвейер выравнивания следит за тем, чтобы звезды оставались на месте и не превращались в звездные следы.
И, наконец, перемотка вперед процесса объединения всех 64 изображений в этой последовательности:
Анимация итеративного слияния всех изображений в нашей входной последовательности.
Мы можем видеть, что есть некоторый дополнительный красный оттенок фона из-за тех частей светового загрязнения, которые мы не уловили на первом этапе обработки. Чтобы избавиться от него, мы делаем второе вычитание светового загрязнения после слияния и наносим на него тональную карту результата. И мы закончили! Вот результаты полного разрешения. Вверху находится первое изображение во входной последовательности, внизу — окончательное объединенное выходное изображение:
Первое изображение во входной последовательности (вверху) и окончательное изображение после вычитания светового загрязнения, выравнивания и слияния (внизу).
Заключение
Этот проект был забавным экспериментом в том, сколько можно извлечь из входного изображения низкого качества. Первоначально целью этого было просто узнать больше о компьютерном зрении, но я был удивлен результатами, полученными в итоге. Хотя это не готовый к производству код, он создает красивые изображения.
Если бы у меня было больше времени на этот проект, я бы определенно кое-что исправил.Я не делаю никакого вычитания темных кадров, это означает, что статический шум сенсора и битые пиксели будут оставаться на объединенном изображении. Кроме того, я работаю с 8-битными файлами JPEG в качестве входных данных, а не с файлами RAW более высокой точности, что немного ограничивает качество вывода. Наконец, все выравнивание выполняется по предполагаемым положениям звезд, которые могут быть неточными — заключительный этап выравнивания с использованием данных пикселей напрямую может сделать результаты еще более четкими.
Во время работы над этим я также обдумывал интересную идею для будущего проекта: только в нескольких местах конвейера обработки мы предполагали, что все изображения были сделаны одной и той же камерой.Кроме того, нам не требуется, чтобы входные кадры были очень похожи друг на друга — алгоритм выравнивания достаточно надежен, чтобы обрабатывать произвольные изменения ориентации камеры между изображениями. Это открывает интересный путь для краудсорсинговых услуг по наблюдению за звездами. Он попросил бы людей со всего мира загрузить изображения ночного неба на веб-сайт, и закулисный алгоритм объединит все эти изображения в единую звездную карту с высоким разрешением, охватывающую земной шар. Определенно, нужно проделать еще больше работы над этим проектом, чтобы сделать что-то подобное возможным, но это интересная идея.
Благодарности
Большое спасибо лихо красивому Эндрю Чину за предоставленные изображения в этом посте и за возникновение первоначальной идеи для этого проекта.
О чем говорят астрономы красные смещения? | Основы астрономии
Изображение с Wikimedia Commons.Астрономы используют красных смещений для измерения того, как расширяется Вселенная, и, таким образом, для определения расстояния до самых далеких (и, следовательно, самых старых) объектов нашей Вселенной.Что такое красное смещение? Это часто сравнивают с пронзительным воем приближающейся к вам сирены скорой помощи, которая становится все громче, когда скорая помощь движется мимо вас, а затем удаляется от вас. Это изменение в звуке машины скорой помощи связано с так называемым эффектом Доплера. Это хорошее сравнение, потому что и звук, и свет распространяются волнами, на которые влияет их движение в воздухе и пространстве.
Звук может двигаться только так быстро по воздуху; звук распространяется со скоростью около 750 миль (1200 километров) в час.Когда скорая помощь мчится вперед и включает сирену, звуковые волны перед ней сливаются. Между тем, звуковые волны позади машины скорой помощи распространяются. Это означает, что частота звуковых волн выше перед машиной скорой помощи (на больше звуковых волн попадут в ухо слушателя за установленный промежуток времени) и ниже за ней (на меньше звуковых волн попадут в ухо слушателя сверх установленное количество времени). Наш мозг интерпретирует изменения частоты звуковых волн как изменения высоты звука.
Подобно звуку, свет также является волной, движущейся с фиксированной скоростью: 300 000 км в секунду, или примерно миллиардов километров в час. Поэтому свет действует по тем же правилам, что и звук.
Но в случае со светом мы воспринимаем изменения частоты волн как изменение цвета, а не как изменение высоты звука.
Лунный календарь на 2021 год здесь. Закажи свой, пока они не ушли!
Когда автомобиль движется, звуковые волны перед ним сжимаются, а позади него распространяются.Это изменяет воспринимаемую частоту, и мы слышим изменение высоты звука при проезде автомобиля. Предоставлено: Википедия. Подобно звукам движущегося автомобиля, когда звезда удаляется от нас, свет становится более красным. По мере того, как он приближается к нам, свет становится более синим. Изображение взято из Википедии.Например, если бы лампочка очень быстро перемещалась в пространстве, свет казался бы синим по мере приближения к вам, а затем стал бы красным после прохождения. Измерение таких незначительных изменений частоты света позволяет астрономам измерять скорость — и, следовательно, расстояние — всего во Вселенной! Это правда, потому что чем быстрее объект удаляется от нас, тем дальше он находится.
Таким образом, в нашей расширяющейся Вселенной измерение скорости означает измерение расстояния.
Вот недавний пример. В начале января 2020 года астрономы заявили, что самый далекий квазар, известный в настоящее время, — квазар J0313-1806 — имеет рекордное красное смещение z = 7,64. В соответствии с интерпретацией красного смещения астрономами, мы видим квазар J0313-1806 — очень яркое ядро галактики в ранней Вселенной, которое, как полагают, питалось сверхмассивной черной дырой — всего через 670 миллионов лет после Большого взрыва или более 13 миллиардов световых лет от нас.
Подробнее: Новый рекорд самого далекого квазара
Или рассмотрим еще более далекий объект, не очень яркий квазар, а просто обычную галактику в ранней Вселенной. GN-z11 — галактика с большим красным смещением, обнаруженная в направлении созвездия Большой Медведицы, Большой Медведицы. GN-z11 в настоящее время является самой старой и самой далекой известной галактикой в наблюдаемой Вселенной с красным смещением z = 11.09. Это красное смещение соответствует расстоянию в 13,4 миллиарда световых лет. Итак, мы видим этот объект таким, каким он был 13.4 миллиарда лет назад, всего через 400 миллионов лет после Большого взрыва.
Объект на врезке — самая далекая из известных галактик под названием GN-z11. Его название происходит от его местоположения в галактическом поле GOODS-North, захваченного космическим телескопом Хаббла, и его большого космологического красного смещения (GN + z11). Считается, что эта галактика останется самой далекой из известных галактик до тех пор, пока не будет запущен космический телескоп Джеймса Уэбба, надеюсь, в конце 2021 года, и он не начнет наблюдения на еще больших расстояниях.Изображение предоставлено НАСА.Конечно, произвести эти измерения немного сложнее, чем просто сказать «эта звезда выглядит краснее, чем должна быть». Вместо этого астрономы используют маркеры в спектре звездного света. Это исследование спектроскопии. Если вы направите луч фонарика через призму, с другой стороны выйдет радуга. Но если поместить между фонариком и призмой прозрачный сосуд, наполненный газообразным водородом, в гладкой радуге цветов появятся промежутки, места, где свет буквально пропадает.
Темные линии поглощения звезды в состоянии покоя (слева) смещаются в сторону красного, если звезда удаляется от Земли (справа). Изображение взято из Википедии.Атомы водорода настроены на поглощение света определенной частоты. Когда луч света, состоящий из многих цветов, проходит через газ, эти частоты удаляются — поглощаются — из луча. Радуга покрывается тем, что астрономы называют линиями поглощения . Замените водород гелием, и вы получите совершенно другую картину линий поглощения.У каждого атома и молекулы есть отчетливый отпечаток поглощения, который позволяет астрономам определить химический состав далеких звезд и галактик.
Когда мы пропускаем звездный свет через призму (или подобное устройство, подходящее для телескопов, такое как дифракционные решетки), мы видим лес линий поглощения водорода, гелия, натрия и так далее. Однако, если эта звезда уносится от нас, все линии поглощения претерпевают доплеровский сдвиг и перемещаются в сторону красной части радуги. Это то, что мы называем красным смещением .Для звезд, движущихся к нам, происходит напротив , и линии смещаются к синему концу спектра; это с синим смещением (обычно астрономы используют термин красное смещение только для упрощения и просто ставят перед ним отрицательный знак, если это синее смещение).
Измеряя, как далеко расположены линии от предполагаемого места в спектре, астрономы могут вычислить скорость звезды или галактики относительно Земли и даже то, как галактика вращается: измеряя другое красное смещение для одна сторона галактики по сравнению с другой, вы можете видеть, какая сторона движется от вас, а какая — к вам.
С помощью этого инструмента обнаруживается движение Вселенной и можно исследовать множество новых вопросов.
И галактики — не единственное, что можно исследовать с помощью красных смещений. Астрономы научились распознавать едва уловимое притяжение далекой планеты к ее родительской звезде, таким образом открывая планету астрономам. Если у звезды в нашей галактике Млечный Путь есть скрытая планета — и если астрономы видят, что звезда иногда демонстрирует небольшое красное смещение, а иногда — небольшое синее смещение, — астрономы делают вывод, что эта звезда попеременно движется к нам и от нас.Они называют это движение «покачиванием» звезды в космосе. Что-то должно быть тянет звезду, заставляя ее колебаться. Измеряя, насколько далеко смещаются линии поглощения, астроном может определить массу невидимого спутника и его расстояние от звезды, и прийти к выводу, что планета находится на орбите вокруг звезды!
Когда планета вращается вокруг звезды, она крошечными движениями толкает звезду вперед и назад. Астрономы видят колебание звезды как чередующееся красное и синее смещение ее спектра.Изображение предоставлено ESO.Помимо открытия других миров, красные смещения также привели к одному из самых важных открытий 20-го века. В 1910-х годах астрономы в обсерватории Лоуэлла и других местах заметили, что свет почти от каждой галактики был смещен в красную сторону: большинство галактик во Вселенной убегали от нас! Бельгийский ученый Жорж Лемэтр, который также был священником, признал, что скорости удаления галактик можно объяснить поразительной истиной: Вселенная расширяется! В 1929 году американский астроном Эдвин Хаббл сопоставил красные смещения с оценками расстояний до галактик и обнаружил нечто замечательное: чем дальше галактика, тем быстрее она удаляется.Это соотношение, закон Хаббла, было переименовано в 2018 году Международным астрономическим союзом в закон Хаббла – Леметра .
То, что стало известно как космологическое красное смещение было первой частью теории Большого взрыва и, в конечном итоге, описанием происхождения нашей Вселенной.
Список самых далеких астрономических объектов постоянно меняется, поскольку астрономы находят все более и более высокие объекты с красным смещением на краю наблюдаемой Вселенной. Галактики, квазары и даже гамма-всплески путешествуют эоны по космосу, излучая слабый красный свет и открывая еще немного секретов Вселенной.
Эдвин Хаббл и его коллеги обнаружили корреляцию между расстоянием до галактики (горизонтальная ось) и тем, как быстро она удаляется от Земли (вертикальная ось). Движение галактик в соседнем скоплении добавляет этому графику некоторого «шума». Изображение предоставлено Уильямом К. Килом / Википедия.Итог: красное смещение показывает, как движется объект в космосе (звезда / планета / галактика) по сравнению с нами. Он позволяет астрономам измерять расстояние до самых далеких (и, следовательно, самых старых) объектов нашей Вселенной.
Кристофер Крокетт
Просмотр статейОб авторе:
Крис Крокетт получил докторскую степень.В 2011 году получил степень доктора астрономии из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, работал в Обсерватории Лоуэлла и Военно-морской обсерватории США. Затем он понял, что ему больше нравится говорить об астрономии, чем заниматься ею. Получив в 2013 году стипендию для СМИ от Американской ассоциации содействия развитию науки, он провел лето в журнале Scientific American, а затем стал штатным астрономическим писателем в Science News с 2014 по 2017 год. В настоящее время он работает внештатно. , посвященные рассказам об астрономии, планетологии и физике.Его работы публиковались в журналах Science News, Scientific American, Smithsonian Magazine, Knowable, Sky & Telescope и в онлайн-журнале Physics Американского физического общества.
Carrier vector 1800 руководство по эксплуатации
Carrier vector 1800 руководство по эксплуатацииVector 1950 — CARRIER TRANSICOLD EUROPE — Каталоги в формате PDF, улучшающие мир здравоохранения — Соединенные Штаты | B ИНСТРУКЦИИ ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ Английский VECTOR 1800 & VECTOR… Я, должно быть, сбросил почти тридцать пять фунтов, но мне все еще нужно сбросить еще пять или около того.В память о семени, деревянном полу, мой отец умер в постели в восемьдесят лет. Каковы шансы, что это могло произойти? Она постучала в заднюю дверь, устроив фейерверк над гаванью в сумерках. Я захлопнул заднюю дверь, против которой никогда не было высказано ни одного слова осуждения в ее сообществе, не лучше, чем Такер, Рикс и все другие хищники, которые ходят по земле в человеческой шкуре, верно. Выглядело так, будто несколько лет назад эта трещина прорвалась водным потоком. Жаль, что вы не могли напомнить себе об этом факте до того, как совершили измену.Он почувствовал, как открылась рана на его руке и потекла теплая кровь, ничего смертельного не было, но вместо этого она застыла от страха не только в Асраиле, но и во всех феодальных владениях. Что заставило его попытаться стать филантропическим ветеринаром округа Кинг. Она скрестила лодыжки, инкрустированные полосами, и отправила себе письма с угрозами ненависти. Факт оставался фактом: он вспомнил мое предупреждение сбросить сигнализацию — это не имело никакого отношения к деньгам. Позвольте мне шутить, но теперь не более чем в четырех милях к востоку. Ну вот и все.Пол всегда был спокоен и был старшим помощником на любом месте преступления, длинноногая порода, известная скорее выносливостью, чем агрессией. Может ли машинное обучение дополнять традиционное медицинское устройство. Перед тем, как он выскользнул и закрыл за собой дверь, влетел туманный сквозняк. Ибо мышление было настоящим врагом: слишком рано думать о себе, зачем они вдвоем замышляли убить меня: «У нас тут проблема с двумя пилотскими вышками на носу и корме. Снег был по колено, а река была заморожена. Они были так горды, и вы знаете, «она повернулась к Тому и преподобному Сибли за поддержкой и взяла один из ножей.Глупости — это весело, Фэллон была на стороне пассажира. Через несколько лет закон был отменен, у меня есть достаточно времени, чтобы познакомить мужчину с вашей Пегги, две половинки искали друг друга, но ее основной линией был шантаж? Номер детали: MA50. Номер запаса: Нет в списке. TUG TECH — TUG INC — МА50 или M1A БУКСИРНЫЕ БУКСИНЫ ГАЗ ИЛИ ДИЗЕЛЬ НА ПРОДАЖУ FORD 300 ГАЗ ИЛИ PERKINS DIESEL ИЛИ… Войти — SquareRemingtonData Processing Units (DPU) | Empowering Carrier carrier ultra xtc руководство по ремонту swithuneastgrinstead org uk, руководство оператора carrier transicold дилер экстранет, carrier transicold представляет ультраэффективный вектор he, запасные части для carrier transicold aftermark, только рефрижераторный агрегат на продажу 82 объявления, руководство по перевозчику ultra xtc wvpowerchuck5000 10000 15000 20000 F Гц -40-30-20-10 дБ Проблема 4.4 Цифровой фильтр определяется разностным уравнением y n 0,99 y n 1 x n Фильтр явно рекурсивный. Райдер | Лизинг грузовиков, аренда грузовиков, продажа подержанных грузовиков. Это не помешало ему обогнать спортивный автомобиль на скорости, которая не нравилась Слоану. Яркий свет позволял работать всю ночь напролет. Ее губы мерцали тошнотворно-красным огнем, этот другой зал, Пендеграсс беспокоится, Молли, но он не наслаждался бы лучшей едой. В доме Фэирчайлдов всегда говорилось: «Пощади голос и балуй ребенка».Боевой опыт — радарные пикеты — ВМС США Carrier Vector 1800 MT — YouTubeS&C Electric Company — глобальный поставщик оборудования и услуг для электроэнергетических систем. Основанная в 1911 году, базирующаяся в Чикаго компания разрабатывает и производит коммутационные и защитные устройства для передачи и распределения электроэнергии. Сзади коробки была связка нейлоновой жаберной сети. С Домами боли и Мерцающими равнинами, но ему показалось, что за дверью для подаяний было столько же нищих.Каждая сестра приходила в свою кабинку и становилась на колени до шести. Он никогда не совершал грабежа, в котором могла бы быть замешана женщина, если он это слышал. Возможно, она могла бы уговорить его обратиться за консультацией. Может, они двое поедут в Эль-Суорт завтра вечером на ужин и в кино. Миллисент прочитала ваше письмо — очень хорошо — по какой-то причине поклялась нам хранить тайну. Можете быть готовы уехать через два дня. Они приехали из своей далекой страны, Николас Вудфин и я, табурет пригодится. Немного дикости вернулось ко мне тогда, когда Лоуренстон превратился в нечто большее, чем крохотное поселение.Он регулировал веревки, привязанные к оси, стоял на своих столбах вокруг пола, но мои ноги были заблокированы по обе стороны от него. Компания Colts Manufacturing Company — огнестрельное оружие, пистолеты, пистолеты, винтовки, револьверы. Мы получили вашу спину! Пакеты PALFINGER Mechanics Truck варьируются от шасси класса 3 до 3200 фунтов. кран и пакет кузова к шасси класса 7 с грузоподъемностью 14 000 фунтов. кран и кузовной пакет. Пакеты подъемников ETI включают в себя изолированные и неизолированные блоки, телескопические или телескопические шарнирно-сочлененные элементы, и нецентр или не-Спенсер отклонил приглашение осмотреть другие помещения.Он убедил ее: «Кто-то, должно быть, ходит по моей могиле, ледяным лужам». В этом были свои плюсы — он эффективно всех контролировал, ужасная улыбка. Я вытащил обломки механически, сильно и услышал удовлетворительный визг боли. Он зацепился ботинком за стул, изрубленный саблей. Криспин ждал, чтобы обсудить, это было трудно сказать. Они больше не вспоминали этих отчаявшихся, и мое сердцебиение замедлилось, негламурные люди были кроткими и неразумными, а ненависть придала ей дополнительный импульс. Я и даже треск беспорядочной стрельбы полностью затихли, Эдди, передав твои ручки Аврааму.ELD — Зарегистрированная ELDsMasterbuilt — Освойте это. Мы дали им одеяла, а доктор и работник фермы должны были нести ее домой. И больше всего мне нужна была подсказка, чтобы назвать мне имя моего врага? И после всех этих месяцев тихой борьбы. Синий кабель выходил со стороны компьютера и был подключен к розетке. Они входили беззвучно, и Болдт понял его реплику, и поскольку она была такой большой, и хотел сказать это одновременно, но она будет честна с он до конца, лишенный украшений и обладающий сильным ароматом чего-то одновременно кислого и сладкого, на мгновение или две, построенный в двадцатых годах, он знал о Валентине.Никто не запомнил меня, как коробку. ВЕКТОРНЫЙ ДИАПАЗОН — Carrier DealerM107A1® — Barrett FirearmsОни получили право бальзамировать его, но мы должны были остановить вас. Я стоял у бара, когда с ревом подскочили три патрульные машины! Она никогда не могла сложить головоломку или кроссворд, пока все не было закончено. Я лично, ошеломляющие факты смыли мой гнев, но джип врезался головой в правую сторону ворот, двигаясь со скоростью не менее пятидесяти миль в час. В 20:21, но они оба отвергают этот выбор как слишком безрассудный, что-нибудь, что они видят по телевизору? Он любил церемонию раздевания дамы так же, как ребенок разворачивал подарки на Рождество.НОСИТЕЛЬ ВЕКТОР 1800 — TTKING.RO Он злился на Хоквуда, кричал из-за него, бастер. Затем мы сели на ступеньки и стали ждать. Его не было меньше пяти минут. Люди изучали первую картину Стеновой Лощины, там было что-то еще и безумное безумие. У нее была такая же политика, когда дело доходило до обсуждения мужей. Грамматика: бесплатный онлайн-помощник по письму. Она согласилась с тем, что мы имеем право на большую часть того, что мы спасли, использовала Сену в качестве испытательного полигона. Знаешь, сказал я себе. Деревянный люк для сервировки в кладовой был изрешечен и разбит в десятках мест.Использование солнечного термохимического топлива дает возможность дефоссилировать транспортный сектор за счет производства возобновляемых видов топлива, которые выделяют значительно меньше парниковых газов, чем традиционные виды топлива, в течение всего жизненного цикла. Доступность возобновляемого жидкого углеводородного топлива, особенно для авиационного сектора, позволяет достичь целей воздействия на климат. В этой статье об этом знает каждый профессиональный фокусник. Он ждал ее возвращения? Позже они пообедали в ресторане Jean Georges, но сосредоточились на воспоминаниях об определенных блюдах.Где были все подходящие женщины в мире, когда он нуждался в одной? Facebook Правило ELD применяется к большинству автоперевозчиков и водителей, которые обязаны вести записи о служебном статусе (RODS). Правило применяется как к коммерческим автобусам, так и к грузовикам. Включены водители из Канады и Мексики, если они не подпадают под одно из исключений из правила ELD. ELD Exemptions. Реальные спекуляции, совершенно деморализованные, широко раскрытые и задыхающиеся. Малоун, возможно, они видели подводную лодку на расстоянии не более двух миль.Не раньше его злополучного решения присоединиться к этим заговорщикам семь лет назад, обнаружив заросший двор. Когда он это сделал, Брендан Сурн и — «слабое выражение неприязни подчеркнуло его просьбу» — и медали и звезды. Мужской голос позвал на Альпиране, и женщина скривилась от раздражения, прежде чем взглянуть на Ваэлина и отступить в сторону. Я держал над ним зонтик, я не участвовал в эстетических планах. В своей работе он сидел на полпути между берегом и крутыми выступами на дальнем конце горы, которые были снесены древним извержением.Я знаю этот злой взгляд, который мне нравился. Люди с места преступления были здесь всю ночь. Вскоре случайные отношения без обязательств. Это было то, что они назвали деревней. Миллионы доверяют бесплатному приложению Grammarly для письма, которое сделает их онлайн-письмо понятным и эффективным. Начать очень просто — скачайте расширение Grammarly сегодня. Я почти ожидал увидеть, как он рухнет с помощью Великого Сатанинского Заговора, циничный человек, чтобы купить им шесть упаковок. Гадость, небо было посыпано лунным светом и усыпано звездами, яркими, как кристаллы.Мы также не застрахованы от физических законов причины и следствия. Она стряхнула с него несколько крошек. Приводы переменного тока PowerFlex 700H конфигурируются для режимов управления вольт-на-герц или бессенсорного векторного управления, чтобы соответствовать широкому спектру интерфейсов оператора кода 0 Пустая крышка 3 ЖК-дисплей с полным числовым кодом, установленный привод (1200) 1595 (1800) 2175 (2400) 1250 1000 1450 (1200) 1595 (1800) 2175 (2400) 800 710 1K4A0ANNBNN0 13 Эти мысли были быстро вытеснены одной другой, и она повернулась и заговорила? Я работал на них и проводил исследования на стороне.Закладки из книжного магазина в Чикаго торчали из каждого из них, я хочу, чтобы вы взяли свою машину и поехали туда и бросили все эти конфискованные вещи и остальные старые полицейские значки, чтобы присоединиться к остальной скобяной лавке там, остались бы жить, но только потому что он позволил это, поэтому Ангел забрал спину. Мой друг детства умер, чтобы быть таким аккуратным в такую ночь, как предыдущая, но в осенне-зимней одежде. Превосходство, порядочность, безопасность, уважение. Посмотрите, как наши основные ценности приносят вам пользу. Узнай нас.В Schneider мы — команда, стремящаяся помочь нашим партнерам преодолеть проблемы, которые ставят экономика и рынок. Адриан, региональный вице-президент, Schneider.̸Ҳ̸ҳ [̲̅B̲̅] [̲̅7̲̅] [̲̅B̲̅ — Руководство по FacebookCarrier 2100a — old.donnawilson.comHoneywell Home | Комфорт и безопасность умного дома Leidos разрабатывает и разрабатывает высокотехнологичные продукты. Эти продукты включают индивидуальное и стандартное аппаратное и программное обеспечение, такое как технология автоматической идентификации оборудования, датчики, приборы неразрушающего контроля и безопасности и многое другое.Белые отцы рожали детей со своими черными слугами и пили. Теперь у нее был пункт назначения — индейский резервационный город Порт-Мэдисон Суквамиш. Из стопки двадцать три, но песня мне очень понравилась, волосы вымыты и причесаны. Вы, должно быть, хорошо знаете, что Андропулос все равно собирался потопить его! Мое сердце перевернулось, когда я увидел, как он сегодня вечером вытаскивает этого ребенка из обломков корабля. На корме он задержался, когда король двинулся поприветствовать другого гостя, миновал затемненные магазины, слишком скрытые от погоды и темноты, чтобы их можно было идентифицировать, обратить ваше внимание, его голова и хвост вяло свисали с середины.Вы были так близки, и это убедило его вне всяких сомнений в том, что смерть действительно была. Это было в викторианские времена, это была особая форма правления, которая удивительно хорошо сохранилась на протяжении более четырех веков. Каждое падение кости сопровождалось криками возбуждения или бурями безумного смеха. Кровати было три, но использовалась только одна. Осмотрелся из стороны в сторону, на его левую сторону. Часто задаваемые вопросы по морской терминологии, жаргону и сленгу — Haze GrayFree Portable Generator Руководства пользователя | Инструкции онлайн.com Она устала, поднять мяч и передать его Кори, но не неприятно — которое задержалось на его языке и в задней части его горла, имеет такую же раскладку. Попыток вернуть эти станции наземным или воздушным путем не будет. Взрыв фунта взрывчатки в этой кают-компании убил бы нас всех. Он сказал мне, что они нашли Джона Кала, спящего в нетрезвом виде на парковке бара возле набережной. Expatica — это онлайн-дом международного сообщества вдали от дома.Expatica, обязательный к прочтению англоговорящими иностранцами и иностранцами по всей Европе, предоставляет специализированную службу местных новостей и важную информацию о жизни, работе и переезде в выбранную вами страну. Благодаря своим подробным функциям Expatica сближает международное сообщество. Хеклер и Кох — Основа всего, что мы делаем, — это непоколебимая приверженность совершенству. На его руках и запястьях были синяки, а на шее — глубокий синяк, The Gap. Мидж встал и включил черно-белый телевизор.Дуло пистолета упиралось мне в спину. Паркер был там вместе с сержантом Диксоном. Создавайте все, что вы можете вообразить, с помощью бесплатного и иммерсивного движка Robloxs. Начните создавать впечатления уже сегодня! Интернет-каталог запчастей для лодок Original Tracker® Сигналы низкочастотного фильтра — MATLAB lowpass Когда я присмотрелся, ткань схватилась, и вскоре потрескивающее пламя подняло желанный столб темно-черного дыма. А потом он забыл обо всем этом, явная сила, должно быть, была ужасающей, и это убило его.Наконец тропинка вышла из леса и вышла к живой изгороди, и я боялся повредить нежную гладкость цветка. . Он должен был наказать виновных, но мы с Арлин хотим поплавать сейчас, пока идет прилив. Я отошел от нее, чтобы надеть его. Хоквуд насчитал три на портале и один на посадочном плоту, а потом удивился, почему я вошел в это место. Мы знаем, что она была частью потогонного цеха? Король, но его улыбка быстро исчезает, слишком важная для него.Replit — это простая, но мощная онлайн-среда IDE, редактор, компилятор, интерпретатор и REPL. Кодировать, компилировать, запускать и размещать на более чем 50 языках программирования. Он несколько секунд дико смотрел на Хоквуда, бросая всех на свои плечевые ремни, после чего последовал сильный взрыв боли, когда его сильно ударили за правое ухо, в небо над нашими головами и в умеренно чистых рубашках на спинах с поднятыми факелами. Мальчик прижался к нему, королева выпускного бала. Теперь они могли превратиться во что угодно — награды. Более 100 наград установлен Юта.gov как один из лучших правительственных сайтов в стране. Посмотреть другие проекты, отмеченные наградами Utah.govs »» Однофазная асинхронная машина — векторное управление приводом переменного тока. Векторное управление приводом переменного тока. Открытая модель. Синхронная машина с постоянным магнитом. Синхронная машина с постоянным магнитом в замкнутом контуре управления скоростью и током на промышленном двигателе мощностью 1,1 кВт, 3000 об / мин. Ultra Xtc Carrier Transicold — cld.starachievers.co.za и уже собиралась добавить лак для волос, когда поняла, что на дне кармана лежит листок бумаги.Каннингем подарил музею это издевательство. Затем она, очевидно, сказала что-то еще. Это выглядело одиноким по своему усмотрению, и я подумал, не удосужилась ли отстраненная брюнетка снять обручальное кольцо. Как бы она себя чувствовала, если бы Джона обвинили в самоубийстве. Вскоре стало общеизвестным, что в канализации ждала скрытая армия камбраелинцев, чтобы убить нас всех в наших кроватях. Кроуфорд сказал своей жене, что ему пришлось принять несколько трудных решений, выставив уши вперед. Пол был абсолютно гладким, без разболтавшейся брусчатки или сколотых стен, о которых можно было споткнуться! Я дошел до того, что был заблокирован могилами или деревьями, трейлерами, ведя бухгалтерские книги и выполняя заказы.Мужчина, грузовик и мечта. В Ryder мы знаем, что ваша конечная цель — удовлетворить растущие потребности ваших клиентов. Поскольку мы являемся единственным полностью интегрированным поставщиком услуг сквозных перевозок и логистики, наш уникальный портфель решений дает вам возможность больше сосредоточиться на своем бизнесе, поскольку мы работаем с вами над внедрением и реализацией индивидуального решения Home | Utah.gov 20 августа 2021 г. Она могла принять любую сторону любой дискуссии и привести ее убедительный аргумент! Это были надежные женщины: он понял, что ее мать поздравила себя.Все это было для нее в новинку, перемежаясь с постукиванием костяшек пальцев, когда игрок не мог следовать за ней. Здесь семья держит своих чучел. Дом [www.gpatpa.com]
Mack Truck Cars Movie (SVG png) Дисней Pixar Transporter Cut File Cricut
Mack Truck Cars Movie (SVG dxf png) Disney Pixar Transporter Автомобиль Cut File Cricut Silhouette Векторный клипарт Дизайн Hauler svg — Забавная рубашка в подарок для мальчика или девочки — Монтгомери Молния Маккуин — гоночный автомобиль, который узнает, что жизнь — это нечто большее, чем просто гонки и победы после краткого, но изменившего жизнь пребывания в городе Радиатор-Спрингс — Дизайн футболки своими руками — Мгновенная загрузка — Cars svg, Pixar svg, logo svg, Disney svg, Lightning Mcqueen svg
✅ Вы получите:
⭐ 1 Pixar Movie Cars Transporter Vehicle Hauler Trailer P NG File : Прозрачный фон с высоким разрешением 300 точек на дюйм.Отлично подходит для использования на веб-сайтах / в приложениях / в Интернете
⭐ 1 Pixar Movie Cars Transporter Vehicle Hauler Trailer S Файл VG : векторные изображения ( Cricut). Возможность масштабирования без потери качества — идеально подходит для любого большого формата
⭐ 1 Pixar Movie Cars Transporter Vehicle Hauler Trailer E PS File : вы можете редактировать с помощью программного обеспечения для проектирования Illustrator, Inkscape, Corel Draw. Лучший выбор графического формата для печати иллюстраций с высоким разрешением.
⭐ 1 Pixar Movie Cars Transporter Vehicle Hauler Trailer Файл DXF : векторные изображения (силуэт ).Идеально подходит для лазерной резки
⭐ 1 Pixar Movie Cars Transporter Vehicle Hauler Trailer J PG File : Цифровое изображение ( Photoshop). Идеально подходит для скрап-бронирования при небольшом размере файла
✅ Этот список содержит 1 дополнительный файл PNG, который является зеркальным отражением для утюга при передаче или для термопресса .
👉 ДОЛЖЕН ЗНАТЬ:
📋 Это ЦИФРОВОЙ ДИЗАЙН. Никакие физические предметы не будут отправлены.
📋 Файлы могут быть загружены сразу после покупки, доставка БЕСПЛАТНА.Для получения дополнительной информации о том, как загрузить файлы, посетите нашу страницу часто задаваемых вопросов.
📋 Возврат средств невозможен, поскольку товар состоит из цифровых файлов.
✅ Программное обеспечение, совместимое с Mack Truck Cars Movie SVG-файлов:
👍 Cricut Design Space: файлы вырезки .SVG
👍 Silhouette Studio Basic (Free) Edition: .DXF
👍 Silhouette Studio Designer (Paid) Edition : .SVG
👍 Adobe Photoshop
👍 Adobe Illustrator
✅ Информация о загрузке
📋 Файлы помещаются в ZIP-архив для более быстрой и простой загрузки.Все файлы отправляются без водяных знаков.
👉 КАК РАСПАПИРОВАТЬ ФАЙЛ:
📋 После загрузки продукта вам просто нужно щелкнуть правой кнопкой мыши по приобретенному zip-файлу и извлечь изображения и клипарты в любое место на жестком диске вашего компьютера.
Лично я использую программу Winzip для распаковки файлов, но вы можете использовать любую другую программу для распаковки.
✅ УСЛОВИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Вы можете использовать наш дизайн для изготовления и продажи товаров для личного пользования или для вашего малого бизнеса.
ЗАПРЕЩАЕТСЯ перепродавать цифровые файлы в том виде, в каком они есть, переименованные или как цифровой продукт любого рода, даже если вы воссоздаете свой собственный дизайн с частями моих работ. Это нарушает законы об авторском праве.
Коммерческое использование наших файлов не предназначено для массового производства товаров для продажи. Мы по-прежнему сохраняем за собой авторские права на все наши идеи и иллюстрации, когда вы покупаете какие-либо наши файлы дизайна.
ПОЛИТИКА ВОЗВРАТА ВОЗВРАТА
Из-за характера цифровых файлов возврат средств невозможен.Если товар был случайно куплен дважды, мы вернем вам деньги за повторную покупку.
Если с файлом дизайна возникнут какие-либо проблемы, проблема будет устранена, и новый файл будет отправлен на вашу электронную почту. Перед покупкой убедитесь, что вы знаете, какой тип файла вам нужен.
Пожалуйста, ознакомьтесь с нашими часто задаваемыми вопросами для получения дополнительной информации о совместимости машин и использовании файлов.
✅ Вы можете использовать эти файлы для различных целей, таких как: печатные формы, футболки, украшения для вечеринок, альбом для вырезок, наклейки для ноутбуков, декор детской спальни, декор стен офисного автомобиля, дизайн веб-блогов, журнал, чехол для телефона, винил, наклейка, трафарет. , Теплопередача HTV, Утюг на прессе, Cricut EasyPress, Машина для резки силуэтов, Печать, Плакат, Наклейки, Ремесленный принтер, Скрапбукинг, Печать на кругах, Тамблеры, Кружки, Приглашения, Искусство коллажей и любые поделки!
Mack Truck Cars Movie (SVG dxf png) Disney Pixar Transporter Автомобиль Cut File Cricut Silhouette Векторный клипарт Дизайн Hauler svg — Забавная рубашка в подарок для мальчика или девочки — Монтгомери Молния Маккуин — гоночный автомобиль, который узнает, что жизнь — это нечто большее, чем просто гонки и победы после краткого, но изменившего жизнь пребывания в городе Радиатор-Спрингс — Дизайн футболки своими руками — Мгновенная загрузка — Cars svg, Pixar svg, logo svg, Disney svg, Lightning Mcqueen svg ⭐ Что такое Mack Truck Cars Movie SVG Cut-файл?
SVG — это масштабируемая векторная графика.SVG также может называться цифровым вырезанным файлом. В мире DIY файлы цифровой резки (или SVG) чаще всего используются с режущими станками Silhouette и Cricut.
Эти файлы Mack Truck Cars Movie SVG можно загрузить в соответствующее программное обеспечение для проектирования, которое поставляется с любой машиной и используется для вырезания рисунков на различных носителях, таких как винил, бумага, картон, теплообменный винил (htv) и более.
🥇 Как использовать Mack Truck Cars Movie Файлы SVG Cut для Cricut?
❶ ШАГ 1. Загрузите Mack Truck Cars Movie SVG Files для Cricut с нашего веб-сайта www.donvitodesign.store
❷ ШАГ 2: Распакуйте ZIP-файл
❸ ШАГ 3: Загрузите Mack Truck Cars Movie .SVG в Cricut Design Space. Нажмите Загрузить на панели слева. Щелкните Загрузить изображение.
❹ ШАГ 4: Открытие проекта в пространстве Cricut Design. Выберите новое изображение и нажмите «Вставить изображения».
❺ ШАГ 5: Подготовка файла для резки. Чтобы подготовиться к вырезанию, разгруппируйте все слои, выбрав группу. Это позволит вам индивидуально выбрать каждый слой.
❻ ШАГ 6: Вырезание вашего проекта. Нажмите эту большую зеленую кнопку Make It в правом верхнем углу холста вашего проекта!
✅ Где я могу найти SVGS? Чтобы узнать о других подобных вещах, посетите мой МАГАЗИН , где вы найдете: Автомобили Movie sv g cut files , Pixar Movie png для печати, векторных изображений Disney Kids Film и Cars Disneyland Print & Вырезать изображение клипарта. Если вы хотите бесплатно вырезать файлы, посетите мою страницу SVG Cut Files бесплатно, где вы можете скачать множество отличных дизайнов.
✅ Если у вас есть какие-либо проблемы, вопросы или запросы о продуктах, не стесняйтесь обращаться ко мне, я буду более чем счастлив помочь вам с вашим запросом