Как стричь каскад на длинные волосы схема: Как сделать стрижку каскад? Разбираем технику стрижки ~ Lokon+

Каскад на длинные волосы — стрижем с помощью современных приемов — Стрижки и прически своими руками — Прически и стрижки пошагово

Содержание

  • Стрижка каскад на длинные волосы методом неподвижной линии дизайна
    • Стрижка каскада с помощью метода «звезды»
    • Еще один пример выполнения каскадной стрижки на длинные волосы
  • Каскад на средние волосы
    • Схема стрижки каскад
  • Видео стрижки каскад

Мода в первую очередь должна вызывать эмоции, и парикмахерские тренды не исключение. Сегодня стилисты «изобретают» такие прически, которые разрушают привычные клише. Стрижка каскад на длинные волосы в сочетании с современными приемами пробуждает чувства и вызывает восхищение.

Но не только инновационные методы текстурирования, но и вполне известные парикмахерские техники позволяют смоделировать прическу максимально индивидуальной.

И прежде чем приступить к изучению одной из техник, позволяющей получать разнообразные суперсовременные образы, рассмотрим «базу», без знания которой обойтись невозможно.

Содержание

Эта техника представляет собой деление головы радиальными проборами-лучами с определенным центром (чаще всего это наивысшая точка головы, но не правило, может и макушка стать «фокусом»).

В зависимости от замысла парикмахера, контрольная прядь в точке пересечения лучей может иметь основание в форме круга, квадрата или треугольника, величины которых могут разниться.

Такие контрольные прядки предполагают и иной порядок захвата волос для среза. Прядь располагается между большим пальцем руки и указательным. Срез выполняется или внутри, или снаружи ладони.

Прядку можно держать тремя пальцами – большим, средним и указательным. В таком варианте появляется возможность (при необходимости) для скручивания волос в жгут – это помогает мастеру легко получать задуманные необычные эффекты и силуэты.

Прежде чем произвести срез, волосы нужно тщательно прочесать и равномерно натянуть под углом 900  

к плоскости головы.

Все остальные пряди вычесываются наверх к неподвижной линии дизайна (контрольной пряди).

Если ранее уже была выбрана длина по периметру стрижки, или требуется сохранить максимальную длину, прочешите весь каскад волос вверх и, в зависимости от длины, определите расположение линии дизайна.

Стрижка каскад может стать примером прически, выполненной по такой технологии

Каскадная стрижка с помощью метода «звезды»

Нередко мы стоим перед выбором — короткая шевелюра, а может быть «рваная» филированная стрижка на длинные волосы? Графичные, четкие линии или облегченные текстурированные пряди?

<Метод «звезды» применяется для получения стрижки с кончиками волос разной длины. Благодаря филировке прическа приобретает чувственность и живость, ведь облегченные концы заряжают шевелюру дополнительной энергией.

Техника метода звезды

На макушке выделяется достаточно большого размера звезда с широкими и острыми концами, волосы которой скручиваются в жгут и подстригаются на уровне задуманной длинны.

А теперь разберемся как волосы, подстриженные на макушке, соединить с более длинными прядями в нижне-затылочной зоне.

Для этой цели очень удобно воспользоваться методом луча.

Возьмите в руки самую короткую прядь (контрольную в области макушки) и самую длинную. Посмотрите, какой угол образовался между ними, и срежьте выступающие волосы, образовав постепенный переход, (для удобства разделите зону на несколько частей).

Ножницы плавно скользят от самой короткой прядки, и постепенно лезвия сводятся вместе в направлении самой длинной пряди. Линия отреза в нашем случае получится произвольной формы, изогнутой согласно природному направлению волосяного роста.

Следующий этап — «звезду» нужно вытянуть наверх и подстричь покороче (настолько, насколько вы готовы), но не длиннее 10-15 см. В заключение «порвите» кончики звезды ножницами.

Полученная филированная стрижка окантовывается непрямым срезом или пойтингом. В самом конце стрижки каскад обрабатывается в свободной технике.

Еще один пример выполнения каскадной стрижки на длинные волосы
  1. Создайте линию длины по периметру прически.
  1. Выделите теменную зону крупным зигзагом и подстригите ее, ориентируясь на контрольную длину на макушке.
  1. Соедините подстриженную теменную зону с длинной нижне-затылочного сектора скользящим срезом.
  1. То же самое проделайте с височно-боковыми зонами.
  1. Скользящим срезом подстригите асимметричную челку.
  1. Ориентируясь на линию роста волос, простригите виски.
  1. Начиная с нижне-затылочной зоны, проработайте всю стрижку методом «слайсинг».

Стрижка каскад на средние волосы — универсальная прическа, хорошо подходящая для вьющейся шевелюры умеренной длины чуть ниже плеч. Длина прядей каскадной стрижки постепенно увеличивается от самых коротких на темени к самым длинным по периметру формы.

Причем эффект «лесенки» создается разной длинной волос по всей площади головы, а окантовка получается автоматически.

Вокруг контрольной пряди по окружностям прядки получаются одной длины, а по радиусам – разной. Чем более окружность отступает от КП, тем волосы длиннее.

Схема каскадной стрижки

Задается одна неподвижная контрольная прядь диаметром 1,5*1,5 см и величиной 5-8 см. Она находится в области темени или макушки.

Оттяжка, равная 900,  ;соблюдается только для контрольной пряди. Остальные волосы по горизонтальным линиям в секторах между радиальными проборами подтягиваются плотно к КП и срезаются на ее уровне.

После укорачивания волос одного сектора пряди зачесываются в сторону, и обрабатывается следующая часть волосяного покрова головы.

Стрижка каскад техника выполнения (69 фото)

1

Технология стрижки Каскад пошагово


2

Стрижка кончиков процесс


3

Подстричься самой


4

Самой подстричь длинные волосы


5

Стрижка сэссун схема


6

Технология выполнения выполнения стрижки Каскад


7

Стрижки на средние волосы пошагово


8

Техника стрижки челки


9

Схема стрижки Каскад


10

Стрижка сессун технология выполнения


11

Схема стрижки Каскад радиальными проборами


12

Самостоятельная стрижка длинных волос


13

Стрижка Шегги на короткие волосы схема


14

Стрижка на средние волосы в домашнем условии


15

Схема выполнения стрижки на длинные волосы


16

Стрижка Каскад технология стрижки


17

Стрижки на средние волосы пошагово


18

Женская стрижка каре градуированное в схема


19

Градуированный Каскад схема стрижки


20

Стрижка Каскад на средние волосы схема стрижки


21

Технология стрижки итальянка


22

Стрижка Каскад самой себе


23

Технология стрижки Каскад на средние волосы с челкой


24

Стрижка каре самой


25

Техника стрижки Каскад


26

Схемы стрижек Аврора, итальянка


27

Мелирование фронтальной теменной зоны


28

Градуированный Каскад схема стрижки


29

Стрижка Шегги схема


30

Стрижка кончиков волос


31

Наталья Кононова стрижки со схемами Каскад


32

Как самой подстричь волосы в домашних условиях


33

Биозавивка на Каскад средней


34

Каскад на средние кудрявые волосы техника стрижки


35

Каскадная стрижка на длинные волосы


36

Техника стрижки Каскад на средние волосы схема


37

Стрижка многоуровневый Каскад на средние волосы


38

Шегги стрижка 2022 с челкой на длинные волосы


39

Причёска на средние волосы с чёлкой своими руками


40

Каскад на средние волосы


41

Стрижка Каскад градуированный двойной


42

Окрашивание на прическу Каскад


43

Стрижка Каскад 2019


44

Стрижка Каскад+ лесенка


45

Градуированный Каскад сзади


46

Самостоятельная стрижка Каскад


47

Стрижка Каскад


48

Схема стрижки Каскад


49

Технология стрижки сессун схема


50

Схема стрижки Каскад на средние волосы


51

Каскадные стрижки на короткие волосы


52

Схема стрижки Каскад на средние волосы с челкой


53

Кудри на каре волосы плойкой


54

Стрижка рапсодия дебют Каскад


55

Красивые кудри на средние волосы пошагово


56

Стрижка рапсодия ева Лорман


57

Стрижка Боб на средние волосы технология


58

Стрижка пошагово женская


59

Стрижка Каскад на длинные в домашних условиях


60

Каскад стрижка схема Кононова


61

Стрижки женские на средние волосы Каскад


62
63
64
65
66
67
68
69

Cascade Designs, Inc.

неоэйр

печи

ветрогенератор

подушка

С тех пор, как в 1972 году мы изобрели самый первый самонадувающийся матрас для кемпинга, Therm-a-Rest стремится создавать лучшие портативные решения для комфорта на открытом воздухе для любого вида приключений. Наши предложения продуктов представляют собой передовые инновации в области матрасов, спальных мешков, детских кроваток, подушек, гамаков, сидений и многого другого, причем большая часть из них до сих пор производится в Сиэтле, США, где все началось более 40 лет назад. Как бы вы ни наслаждались прогулками на свежем воздухе, комфорт Therm-a-Rest сделает поездку еще лучше.

На протяжении 45 лет бренд MSR ассоциируется с передовыми разработками в области бэккантри-снаряжения. Наше страстное слияние альпинизма и инженерии привело к созданию ряда новаторских продуктов — от печей, палаток и снегоступов до кухонной посуды и фильтров для воды — которые произвели революцию в индустрии активного отдыха. Вот почему снаряжение MSR брали с собой в экспедиции по всему миру, снова и снова выдерживая самые сложные ситуации, какие только можно себе представить.

Спросите любого Утконоса. Они скажут вам, что обезвоживание может означать разницу между обычным днем ​​и незабываемым днем. Вот почему мы разработали оригинальные складные системы гидратации без вкуса и бисфенола-А для людей, живущих полной жизнью. Наша полная линейка резервуаров, бутылок, фильтров для воды и аксессуаров прошла проверку на эффективность, чтобы гарантировать высочайшее качество, предлагая исключительную универсальность и редкую возможность попробовать свободу.

Вы можете положиться на переносные сумки, рюкзаки, кейсы и аксессуары SealLine, чтобы защитить свое снаряжение в любом месте — от городских джунглей до самых дальних уголков земного шара. Продукция SealLine изготавливается из водонепроницаемых тканей высочайшего качества, а наши запатентованные технологии радиочастотной сварки не имеют себе равных в отрасли. Результатом является непревзойденная защита снаряжения, которая поможет вам выжить в самых сложных условиях в мире

Когда вам нужно быстро высохнуть, PackTowl поможет вам. Легкие, упаковываемые и хорошо впитывающие, наши полотенца PackTowl быстро выжимаются и снова готовы к работе. Наши продукты PackTowl, изначально разработанные для того, чтобы избавить туристов, байдарочников и путешественников от ношения с собой тяжелого мокрого полотенца, обладают сверхабсорбирующей способностью и мягкостью на ощупь. Они предлагают вам производительность, необходимую для активного образа жизни. Просто выжмите его, используйте повторно и продолжайте свое приключение.

Мы считаем, что поиск правильной системы поддержки осанки — это первый шаг к более полноценному и здоровому образу жизни. Вот почему наши продукты разработаны для обеспечения превосходной стабильности, комфорта и простоты использования.

MSR Global Health — ведущий новатор и производитель недорогих, проверенных на практике технологий для улучшения доступа к основным человеческим потребностям людей, живущих в условиях ограниченных ресурсов по всему миру.

label.cd.signupForNewsletter

Спасибо за участие!

Пожалуйста, введите адрес электронной почты и выберите страну.

Не удалось подписаться на информационный бюллетень.

Распознавание лиц

с каскадом Хаара. Изучение немного более старого алгоритма, который… | Гириджа Шанкар Бехера

Изучение немного более старого алгоритма, который оказывается сложным даже во времена глубокого обучения

Изображение Гирии Шанкара Бехеры

F ace Detection , широко популярный предмет с огромным спектром приложений. Современные смартфоны и ноутбуки поставляются со встроенным программным обеспечением для распознавания лиц, которое может аутентифицировать личность пользователя. Существует множество приложений, которые могут захватывать, обнаруживать и обрабатывать лица в режиме реального времени, могут определять возраст и пол пользователя, а также могут применять действительно классные фильтры. Список не ограничивается этими мобильными приложениями, так как Face Detection также имеет широкий спектр приложений в области наблюдения, безопасности и биометрии. Но происхождение его историй успеха восходит к 2001 , когда Виола и Джонс предложили первую в мире платформу обнаружения объектов для обнаружения лиц в реальном времени в видеоматериалах.

Эта статья посвящена внимательному рассмотрению Техники обнаружения лиц Виолы-Джонса , широко известной как Каскады Хаара , и изучению некоторых интересных концепций, предложенных ими. Эта часть работы была проделана задолго до того, как началась эра глубокого обучения. Но это отличная работа по сравнению с мощными моделями, которые можно построить с помощью современных методов глубокого обучения. Алгоритм до сих пор используется почти везде. На GitHub доступны полностью обученные модели. Это быстро. Это довольно точно (по крайней мере, когда я пробовал).

Согласно Википедии… Вуди Бледшу, Хелен Чан Вульф и Чарльз Биссон первыми в 1960-х сделали распознавание лиц на компьютере . Человек должен был вручную точно определить координаты черт лица, таких как центр зрачка, внутренний и внешний угол глаза, а также вершину вдовы на линии роста волос. Координаты использовались для расчета 20 расстояний, включая ширину рта и глаз. Таким образом, человек может обрабатывать около 40 изображений в час и таким образом создавать базу данных вычисленных расстояний. Затем компьютер автоматически сравнивал расстояния для каждой фотографии, вычислял разницу между расстояниями и возвращал закрытые записи как возможное совпадение.

Так что же такое Каскад Хаара? Это алгоритм обнаружения объектов, используемый для распознавания лиц на изображении или видео в реальном времени . Алгоритм использует функции обнаружения краев или линий, предложенные Виолой и Джонсом в их исследовательской статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций», опубликованной в 2001 году. Алгоритму дается множество позитивных изображений, состоящих из лиц, и множество негативные изображения, не состоящие из лиц, на которых можно тренироваться. Модель, созданная в результате этого обучения, доступна в репозитории OpenCV GitHub https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades.

Репозиторий содержит модели, хранящиеся в файлах XML, и их можно прочитать с помощью методов OpenCV. К ним относятся модели для обнаружения лиц, обнаружения глаз, обнаружения верхней и нижней части тела, обнаружения номерных знаков и т. д. Ниже мы видим некоторые из концепций, предложенных Виолой и Джонсом в их исследовании.

Признаки Рис. Пример признаков Хаара, использованных в оригинальной исследовательской статье, опубликованной Виолой и Джонсом.

Первым вкладом в исследование стало введение функций Хаара, показанных выше. Эти функции на изображении упрощают обнаружение краев или линий на изображении, а также выбор областей, в которых наблюдается резкое изменение интенсивности пикселей.

Рис. Прямоугольник слева представляет собой образец изображения со значениями пикселей от 0,0 до 1,0. Прямоугольник в центре — это ядро ​​Хаара, в котором все светлые пиксели находятся слева, а все темные пиксели — справа. Вычисление Хаара выполняется путем нахождения разницы среднего значения пикселей в более темной области и среднего значения пикселей в более светлой области . Если разница близка к 1, то функция Хаара обнаруживает границу.

Здесь показан пример расчета значения Хаара для прямоугольного участка изображения. Более темные области в признаке Хаара — это пиксели со значениями 1, а более светлые области — пиксели со значениями 0. Каждая из них отвечает за обнаружение одной конкретной функции на изображении. Например, край, линия или любая структура изображения с резким изменением интенсивности. Например на изображении выше функция Хаара может обнаружить вертикальный край с более темными пикселями справа и более светлыми пикселями слева.

Цель состоит в том, чтобы найти сумму всех пикселей изображения, лежащих в более темной области элемента Хаара и сумму всех пикселей изображения, лежащих в более светлой области элемента Хаара . А потом узнать их отличие. Теперь, если изображение имеет край, разделяющий темные пиксели справа и светлые пиксели слева, то значение хаара будет ближе к 1. Это означает, что мы говорим, что обнаружен край, если значение хаара ближе к 1. В приведенном выше примере нет преимущества, так как значение хаара далеко от 1,9.0003

Это всего лишь одно представление конкретного элемента хаара, разделяющего вертикальный край. Теперь есть и другие функции Хаара, которые обнаруживают края в других направлениях и любые другие структуры изображения. Чтобы обнаружить край в любом месте изображения, функция Хаара должна пройти через все изображение.

Рис. GIF показывает, как объект Хаара перемещается по изображению слева направо.

Объект Хаара непрерывно перемещается от левого верхнего угла изображения к правому нижнему для поиска определенного объекта. Это просто представление всей концепции обхода функции Хаара. В своей реальной работе функция haar будет проходить пиксель за пикселем изображения. Также будут применены все возможные размеры функций Хаара.

В зависимости от функции, которую ищет каждый, они в целом подразделяются на три категории. Первый набор из двух прямоугольных элементов отвечает за нахождение краев в горизонтальном или вертикальном направлении (как показано выше). Второй набор из трех прямоугольных элементов отвечает за определение того, есть ли более светлая область, окруженная более темными областями с обеих сторон, или наоборот. Третий набор четыре прямоугольных функции отвечают за определение изменения интенсивности пикселей по диагоналям.

Теперь обход признаков Хаара на изображении потребует множества математических вычислений. Как мы видим, для одного прямоугольника с обеих сторон требуется добавить 18 пикселей (для прямоугольника, содержащего 18 пикселей). Представьте, что вы делаете это для всего изображения со всеми размерами элементов Хаара. Это было бы лихорадочной операцией даже для высокопроизводительной машины.

Рис. GIF показывает создание интегрального изображения. Каждый пиксель в интегральном изображении представляет собой сумму всех пикселей слева и сверху от него.

Чтобы решить эту проблему, они представили другую концепцию, известную как Интегральное изображение для выполнения той же операции. Интегральное изображение вычисляется из исходного изображения таким образом, что каждый пиксель в нем представляет собой сумму всех пикселей, лежащих слева и сверху исходного изображения. Вычисление пикселя в интегральном изображении можно увидеть в приведенном выше GIF. Последний пиксель в правом нижнем углу интегрального изображения будет суммой всех пикселей исходного изображения.

Рис. Интегральное изображение используется здесь для расчета значения хаара.

С интегральным изображением требуется только 4 добавления постоянных значений каждый раз для любого размера элемента (по сравнению с 18 добавлениями ранее). Это постепенно снижает временную сложность каждого добавления, поскольку количество добавлений больше не зависит от количества заключенных пикселей.

На приведенном выше изображении нет края в вертикальном направлении, так как значение Хаара равно -0,02, что очень далеко от 1. Давайте рассмотрим еще один пример, где на изображении может присутствовать край.

Рис. Расчет Хаара из Integral Image. Это тот случай, когда происходит внезапное изменение интенсивности пикселей при движении по вертикали слева направо на изображении.

Снова повторяем те же расчеты, что и выше, но на этот раз просто для того, чтобы увидеть, какое значение хаара вычисляется при внезапном изменении интенсивности слева направо в вертикальном направлении. Значение хаара здесь равно 0,54, что ближе к 1 по сравнению с предыдущим случаем.

АдаБуст

Итак, речь шла об особенностях и представлении изображения, использованного в первоначальном исследовании Haar Cascade. Теперь пришло время изучить некоторые детали реализации.

В общем, мы поняли, что существует набор функций, которые будут отображать определенные структуры лица, такие как брови или мост между глазами, губы и т. д. Но изначально набор функций не ограничивался этим. Набор функций имел ок. из 180 000, которые сократились до 6 000. Подробнее об этом мы поговорим ниже.

Большинство этих функций не будут работать должным образом или не будут иметь отношения к чертам лица, так как они будут слишком случайными, чтобы что-либо найти. Итак, здесь им понадобился метод выбора функций, чтобы выбрать подмножество функций из огромного набора, который не только выбрал бы функции, работающие лучше, чем другие, но и исключил бы ненужные. Они использовали Boosting Technique под названием AdaBoost , в которой каждая из этих 180 000 функций применялась к изображениям отдельно для создания Слабые ученики . Некоторые из них давали низкий уровень ошибок, поскольку они отделяли позитивные изображения от негативных изображений лучше, чем другие, в то время как некоторые этого не делали. Эти слабые ученики устроены таким образом, что они неправильно классифицируют только минимальное количество изображений. Они могут работать лучше, чем просто случайное предположение. С помощью этой техники их окончательный набор функций сократился до 6000.

Каскад внимания

Теперь идет каскадная часть. Подмножество всех 6000 функций снова будет запущено на тренировочных изображениях, чтобы определить, присутствует ли черта лица или нет. Теперь авторы взяли стандартный размер окна 24×24, в котором будет работать обнаружение признаков. Это снова утомительное занятие.

Чтобы упростить это, они предложили другую технику под названием Каскад внимания . Идея заключается в том, что не все функции должны работать в каждом окне. Если функция не работает в конкретном окне, то мы можем сказать, что черты лица там отсутствуют. Следовательно, мы можем перейти к следующим окнам, где могут присутствовать черты лица.

  • Элементы применяются к изображениям поэтапно. Начальные этапы содержат более простые черты по сравнению с чертами более поздних стадий, которые сложны, достаточно сложны, чтобы найти мельчайшие детали на лице. Если начальный этап ничего не обнаружит в окне, то отбрасываем само окно из оставшегося процесса и переходим к следующему окну. Таким образом будет сэкономлено много времени обработки, так как нерелевантные окна не будут обрабатываться на большинстве этапов.
  • Обработка второго этапа начнется только тогда, когда на изображении будут обнаружены признаки первого этапа. Процесс продолжается таким образом, т.е. если один этап проходит, окно переходит на следующий этап, если не проходит, то окно отбрасывается.
Рис. Пример обнаружения признаков на этапе 2, где признаки Хаара применяются к изображению в окне 4×4. Первый этап имеет 2 более простые функции, а второй этап имеет только 1 сложную функцию. Первый этап применяется сначала к окнам 4×4 в изображении, если он проходит, то применяется только этап.

Я попытался показать это визуально, используя всего 2 этапа. Первый этап состоит из двух более простых признаков, а второй состоит из одного сложного признака. Это может не совсем точно отражать подход, но с огромным набором функций на нескольких этапах этот метод уменьшит рабочую нагрузку на более поздних этапах, поскольку большинство окон будут отклонены только на начальных этапах.

В исследовании Виолы — Джонса у них было в общей сложности 38 этапов для чего-то около 6000 признаков. Количество признаков на первых пяти этапах составляет 1, 10, 25, 25 и 50, и оно увеличивается на последующих этапах. На начальных этапах с более простым и меньшим количеством признаков удаляется большая часть окон, не имеющих черт лица, тем самым снижается коэффициент ложноотрицательных результатов, тогда как более поздние этапы со сложными и большим количеством признаков могут сосредоточиться на уменьшении скорости обнаружения ошибок, тем самым достигая низкий коэффициент ложноположительных результатов.

Рис. Обнаружение признаков на изображении, содержащем лицо

Вот так поэтапно происходит обнаружение признаков. Вы можете заметить, что когда окно находится в области, отличной от лица, выполняется только первый этап с двумя прямоугольными элементами, и поскольку они отбрасывают окно до начала второго этапа. Только одно окно, которое действительно содержит лицо, запускает оба этапа и определяет лицо.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *