Стрижка «Каскад» фото | Hairland.ru

Стрижка каскад завоевала огромную популярность у женщин уже давно, это и понятно. Эта стрижка прекрасно смотрится на любой длине волос, она преображает весь образ девушки. Кроме того эту стрижку могут позволить себе обладательницы разной длины волос не нанося ущерба длине прядей.

Стрижка каскад

Особенности стрижки каскад.
Стрижка каскад не даром нравится девушкам, ведь длина волос при этой стрижке сохраняется, преображается контур и структура прически. Каскад отличается от других стрижек тем, что волосы стригутся методом наложения прядей, структура прически, благодаря этому методу, выглядит очень интересно. Каждая девушка со стрижкой каскад будет выглядеть по-особому. Наложение пряди на прядь создает эффект лесенки по всей длине волос, волосы стригутся на удлинение – от более коротких на макушке к более длинным на кончиках. На разной длине волос каскад начинают с разного уровня. Например, на более длинных волосах мастера обычно стригут каскад от линии подбородка, на более коротких волосах каскад начинают значительно выше. В зависимости от пожеланий клиентки мастер может выполнить стрижку совершенно по-другому. Если вы хотите, чтобы стрижка получилась экстравагантной, рваной по всей длине, то мастер начнет делать каскад по всей длине волос, начиная от макушки, расстояние между слоями он существенно сократит. Рваный эффект смотрится очень интересно и необычно. Девушки, любящие удивлять и поражать окружающих, обязательно должны попробовать сделать такой вариант стрижки каскад. Возможно, вам не хочется делать ступеньки на волосах, но вы желаете разнообразить стрижку. Мастер может сделать вам стрижку с каскадом на кончиках, рваные кончики в стрижке будут выглядеть необычно, интересно и стильно. Какой вариант каскада выбрать, решать вам. Найдите хорошего мастера, умеющего учитывать вкус и пожелания клиента, тогда вы сможете получить любой вариант прически.

Стрижка каскад

Стоит отметить большой плюс стрижки каскад – ее универсальность. Стрижка каскад подходит и для тонких, и для густых волос. Девушки с тонкими и слабыми волосами обязательно должны присмотреться к этой стрижке. За счет того, что стрижка многоуровневая, волосы будут казаться более объемными, густыми и здоровыми. Конечно, обладательницам тонких волос лучше выбрать стрижку каскад на короткие или средние волосы, длинные волосы не слишком подходят девушкам с тонкими и жидкими волосами. Обладательницы густых волос не прогадают, если выберут именно каскад. Как ни странно, но девушкам с очень объемными волосами эта стрижка поможет избавиться от излишней пышности и объемности прически. Еще одно огромное преимущество стрижки каскад в том, что это идеальный вариант стрижки для девушек с волнистыми и кудрявыми волосами. Каскад защитит такие волосы от спутывания, излишнего объема, пушистости прически. Волосы будут лежать аккуратно, а прическа с кудрями будет выглядеть так, будто вам ее тщательно укладывали в салоне.

Стоит отметить, что со стрижкой каскад прекрасно сочетаются все виды челки – от идеально прямой до скошенной набок. Прекрасно смотрится полукруглая дугообразная челка, которая плавно с двух сторон переходит в лесенку в области лица. Такая челка прекрасно сочетается с прической, сливается с ней. Если учесть, что челка сейчас находится на пике популярности, вы не прогадаете, если выберите стрижку каскад с челкой.

Если в хотите, чтобы ваша прическа выглядела неповторимо, чтобы кончики всегда были здоровыми, а структура стрижки долго сохранялась красивой, о сделайте стрижку каскад горячими ножницами. Эта технология сегодня очень популярна. Кончики волос перестанут сечься, а волосы станут намного сильнее. К тому же, это очень полезно для здоровья ваших волос.

Хочется сказать немного об окраске волос, на которых выполнена стрижка каскад. Очень красиво будет выглядеть на таких волосах мелирование. Фасон стрижки будет выгодно выделяться, текстура стрижки будет прекрасно подчеркнута. К тому же такой вид окраски как мелирование необычайно популярен в этом сезоне.

Укладка стрижки каскад.

Стрижка каскад

Повседневная укладка стрижка каскад. Выполняют ее, используя фен, пенку, круглую щетку. Кончики волос подкручиваются вовнутрь при такой укладке, что прекрасно подчеркивает красоту вашей прически. Для более торжественного случая или просто для того, чтобы разнообразить прическу, сделайте подкручивание кончиков наружу. Выглядит такая укладка чудесно.
Легкая небрежная укладка стрижки каскад.Сушите волосы феном, наклонив голову вперед. Волосы должны свисать вниз, сушите их от корней. Нанесите на волосы пенку и сжимайте волосы, так они приобретут довольно интересный вид. Легкая небрежность очень популярна, вы будете выглядеть на все сто. Такой вариант особенно подойдет для девушек с вьющимися волосами.

Укладка стрижки каскад для романтичного вечера. Завейте волосы на бигуди или с помощью плойку. Обладательницам шикарных кудрей стоит нанести гель на волосы и высушить их, так ваши локоны станут выглядеть намного аккуратнее и интереснее.

Стрижка каскад давно стоит на первых местах в рейтинге самых популярных причесок. Именно она подойдет любой девушке, предоставляя огромный выбор фасонов и стилей стрижки и укладки.

OpenCV: каскадный классификатор

OpenCV 3.4.20-дев Компьютерное зрение с открытым исходным кодом

• Учебные пособия по OpenCV
• Обнаружение объектов (модуль обнаружения объектов)

Следующее руководство: Обучение каскадному классификатору

Цель

9 0008 В этом уроке

• мы узнаем, как работает обнаружение объектов каскада Хаара.
• Мы познакомимся с основами распознавания лиц и глаз с помощью каскадных классификаторов Хаара на основе признаков
• Мы будем использовать класс cv::CascadeClassifier для обнаружения объектов в видеопотоке. В частности, мы будем использовать функции:
  • cv::CascadeClassifier::load для загрузки файла классификатора .xml. Это может быть либо классификатор Хаара, либо классификатор LBP
  .
  • cv::CascadeClassifier::detectMultiScale для выполнения обнаружения.

Теория

Обнаружение объектов с использованием каскадных классификаторов на основе признаков Хаара — эффективный метод обнаружения объектов, предложенный Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье «Быстрое обнаружение объектов с использованием Ускоренный каскад простых функций» в 2001 году. Это подход, основанный на машинном обучении, при котором каскадная функция обучается на множестве положительных и отрицательных изображений. Затем она используется для обнаружения объектов на других изображениях.

Здесь мы будем работать с распознаванием лиц. Изначально алгоритму нужно много позитивных изображений (изображений лиц) и негативных изображений (изображений без лиц) для обучения классификатора. Затем нам нужно извлечь из него признаки. Для этого используются функции Хаара, показанные на изображении ниже. Они такие же, как наше сверточное ядро. Каждая функция представляет собой отдельное значение, полученное путем вычитания суммы пикселей под белым прямоугольником из суммы пикселей под черным прямоугольником.

изображение

Теперь все возможные размеры и расположение каждого ядра используются для расчета множества признаков. (Только представьте, сколько вычислений требуется? Даже окно 24×24 дает более 160000 функций). Для каждого вычисления функции нам нужно найти сумму пикселей под белым и черным прямоугольниками. Чтобы решить эту проблему, они ввели интегральное изображение. Каким бы большим ни было ваше изображение, оно сводит вычисления для данного пикселя к операции, включающей всего четыре пикселя. Мило, не так ли? Это делает вещи сверхбыстрыми.

Но среди всех этих признаков, которые мы рассчитали, большинство из них не имеет значения. Например, рассмотрим изображение ниже. В верхнем ряду показаны две хорошие функции. Первый выбранный признак, по-видимому, фокусируется на том свойстве, что область глаз часто темнее, чем область носа и щек. Второй выбранный признак основан на том свойстве, что глаза темнее переносицы. А вот те же окна, нанесенные на щеки или любое другое место, значения не имеют.

Так как же нам выбрать лучшие функции из более чем 160 000 функций? Это достигается Адабуст .

image

Для этого мы применяем каждую функцию ко всем обучающим изображениям. Для каждой функции он находит лучший порог, который классифицирует лица на положительные и отрицательные. Очевидно, будут ошибки или неправильная классификация. Мы выбираем признаки с минимальной частотой ошибок, что означает, что они являются признаками, которые наиболее точно классифицируют изображения лица и не-лица. (Этот процесс не так прост. Вначале каждому изображению присваивается одинаковый вес. После каждой классификации веса неправильно классифицированных изображений увеличиваются. Затем выполняется тот же процесс. Рассчитываются новые коэффициенты ошибок. Также новые веса. процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута требуемая точность или частота ошибок или не будет найдено требуемое количество признаков).

Окончательный классификатор представляет собой взвешенную сумму этих слабых классификаторов. Он называется слабым потому, что сам по себе не может классифицировать изображение, но вместе с другими образует сильный классификатор. В документе говорится, что даже 200 функций обеспечивают обнаружение с точностью 95%. В их окончательной настройке было около 6000 функций. (Представьте себе сокращение с 160000+ функций до 6000 функций. Это большой выигрыш).

Теперь вы делаете снимок. Возьмите каждое окно 24×24. Примените к нему 6000 функций. Проверьте, лицо это или нет. Вау.. Разве это не немного неэффективно и отнимает много времени? Да, это. У авторов есть хорошее решение для этого.

На изображении большая часть изображения не является областью лица. Так что лучше иметь простой способ проверить, не является ли окно областью лица. Если это не так, выбросьте его одним выстрелом и больше не обрабатывайте. Вместо этого сосредоточьтесь на областях, где может быть лицо. Таким образом, мы тратим больше времени на проверку возможных областей лица.

Для этого введена концепция Каскад Классификаторов . Вместо того, чтобы применять все 6000 функций к окну, функции сгруппированы по разным стадиям классификаторов и применяются одна за другой. (Обычно первые несколько этапов содержат гораздо меньше функций). Если окно не проходит первый этап, откажитесь от него. Остальные функции на нем мы не рассматриваем. Если он проходит, примените второй этап функций и продолжите процесс. Окно, прошедшее все этапы, является областью лица. Как план!

Детектор авторов имел 6000+ признаков с 38 этапами с 1, 10, 25, 25 и 50 признаками на первых пяти этапах. (Две функции на изображении выше фактически получены как две лучшие функции от Adaboost). По словам авторов, в каждом подокне оценивается в среднем 10 функций из 6000+.

Итак, это простое интуитивное объяснение того, как работает распознавание лиц Виолы-Джонса. Прочтите документ для получения более подробной информации или ознакомьтесь со ссылками в разделе «Дополнительные ресурсы».

Обнаружение каскада Хаара в OpenCV

OpenCV предоставляет метод обучения (см. Обучение каскадному классификатору) или предварительно обученные модели, которые можно прочитать с помощью метода cv::CascadeClassifier::load. Предварительно обученные модели находятся в папке данных в установке OpenCV или их можно найти здесь.

В следующем примере кода используются предварительно обученные каскадные модели Хаара для обнаружения лиц и глаз на изображении. Сначала создается cv::CascadeClassifier и необходимый файл XML загружается с помощью метода cv::CascadeClassifier::load. После этого обнаружение выполняется с помощью метода cv::CascadeClassifier::detectMultiScale, который возвращает граничные прямоугольники для обнаруженных лиц или глаз.

Результат

1. Вот результат выполнения приведенного выше кода и использования в качестве входных данных видеопотока встроенной веб-камеры:

   Убедитесь, что программа найдет путь к файлам haarcascade_frontalface_alt.xml и haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

   . Они расположены в opencv/data/haarcascades

2. Это результат использования файла lbpcascade_frontalface. xml (обученного LBP) для распознавания лиц. Для глаз мы продолжаем использовать файл, использованный в уроке.

Дополнительные ресурсы

1. Пол Виола и Майкл Дж. Джонс. Надежное распознавание лиц в реальном времени. Международный журнал компьютерного зрения, 57(2):137–154, 2004 г. [227]
2. Райнер Линхарт и Йохен Майдт. Расширенный набор хаар-подобных функций для быстрого обнаружения объектов. В обработке изображений. 2002. Материалы. Международная конференция 2002 г., том 1, страницы I–900. IEEE, 2002. [135]
3. Видеолекция по распознаванию и отслеживанию лиц
4. Интересное интервью об распознавании лиц от Адама Харви
5. Распознавание лиц OpenCV: визуализация на Vimeo Адамом Харви

Sierra Nevada Red Fox – Стратегия сохранения штата Орегон

Фото: Кит Слаусен, Служба охраны рыбных ресурсов и дикой природы США,

. Обзор

.

• Вид Общее название Сьерра-Невада Рэд Фокс
• Вид Научное название Vulpes vulpes necator
• Статус государственного листинга Чувствительный

The ecoregions designated for each species represent the highest priorities for implementing conservation actions for individual species. Some species occur in ecoregions other than where they are designated as a Strategy Species, and conservation actions implemented in these ecoregion(s) will also contribute to the overall conservation success for that species. «> Экорегионы

data-toggle=»tooltip» data-placement=»right» title=»»>

Восточные каскады

Экорегион Восточного Каскада простирается от вершины Каскадных гор на восток до более теплой и сухой высокогорной пустыни и вдоль штата. Этот экорегион резко варьируется от его прохладной и влажной границы с экорегионом Западных каскадов до его сухой восточной границы, где он встречается с полынными пустынными ландшафтами.

Горы Кламат

Экорегион Кламат-Маунтинс охватывает большую часть юго-запада Орегона, включая горы Умпкуа и Сискию, а также внутренние долины и предгорья между ними и Каскадным хребтом. В водоразделе Роуг проживает самое большое население среди всех прибрежных водоразделов в Орегоне (округ Джексон, округ Жозефин и часть округа Карри). Несколько популярных и живописных рек протекают …

Западные каскады

Экорегион West Cascades простирается от востока от вершины Cascade Mountains до предгорий Willamette, Umpqua и Rogue Valleys и охватывает всю длину штата Орегон. Здесь в основном преобладают хвойные леса, переходящие в альпийские парки и карликовые кустарники на возвышенностях.

Особые потребности

data-toggle=»tooltip» data-placement=»right» title=»»>

Рыжие лисы Сьерра-Невада обитают на высокогорных лугах и в лесах. Этот вид испытывает большие угрозы для сохранения на южной окраине своего ареала, поэтому усилия по созданию среды обитания в Орегоне особенно полезны.

Limiting factors can be a biological characteristic that makes a species more vulnerable to change or slow to recover from population declines. «> Ограничивающие факторы

data-toggle=»tooltip» data-placement=»right» title=»»>

Тушение пожаров сокращает доступную среду обитания в некоторых высокогорных районах.

Пробелы в данных

data-toggle=»tooltip» data-placement=»right» title=»»>

Охарактеризуйте динамику населения. Проведите генетические исследования. Оцените конкуренцию со стороны койотов.

Действия по сохранению

data-toggle=»tooltip» data-placement=»right» title=»»>

Поддерживайте и/или набирайте высокогорные хвойные леса и луговые среды обитания. Продолжайте контролировать программы. Поддержите усилия по сбору данных, чтобы провести различие между восточной красной лисицей и красной лисицей Сьерра-Невада.

Ключевая ссылка или план

data-toggle=»tooltip» data-placement=»right» title=»»>

Макфадден-Хиллер, Дж.Э. и Т.Л. Хиллер. 2014 г. Исследование лесных хищников в северных каскадах штата Орегон (октябрь 2012 г. – июнь 2014 г.): окончательный отчет о ходе работы для Департамента рыбных ресурсов и дикой природы штата Орегон

Стратегический обзор: первая рыжая лисица из Сьерра-Невады поймана и надета радиоошейник в Орегоне

Фото: Тим Хиллер, Институт экологии дикой природы. Эта самка рыжей лисы из Сьерра-Невады в фазе перекрестного окраса была поймана и надета радиоошейник в округе Дешут.

Самка рыжей лисицы Сьерра-Невада (SNRF) была поймана и надета радиоошейник в округе Дешут в начале мая 2017 года, впервые для биологов дикой природы штата Орегон, исследующих этот редкий подвид рыжей лисицы. Примерно через неделю был пойман второй SNRF, самец, а в августе 2017 г. был отловлен и ошейник подростка, родившегося в том же году9.0009

Департамент рыбы и дикой природы штата Орегон и Тим Хиллер из Института экологии дикой природы продолжили исследование SNRF, начатое в 2012 году, и в настоящее время находятся на этапе отлова и радиоошейников на лисиц в каскадах Орегона. Первоначальное исследование подтвердило присутствие SNRF в Орегонских каскадах и было частично ответственным за решение Службы рыболовства и дикой природы США не включать этот вид в список в Орегоне.

Фото: Тим Хиллер, Институт экологии дикой природы. Техник ODFW по дикой природе Джек Вон поймал и надел на ошейник молодую красную лисицу из Сьерра-Невады в августе 2017 года.

Руководители проекта Хиллер и техник по дикой природе ODFW Джек Вон надеются отловить и надеть радиоошейник на 10 SNRF к концу июня 2018 года. Отловы продолжались в течение мая и должны были возобновиться позже осенью, когда показатели успеха превысят другие сезоны. Однако у исследователей было дополнительное время, и в конце августа им удалось поймать молодь.

«Мы используем специальные ловушки-клетки, изначально разработанные для рыси. Использовать их зимой сложно, особенно в прошлом году, когда выпал сильный снегопад, поэтому мы были очень рады поймать эту самку SNRF», — сказал Вон о своем первом SNRF с ошейником.

Ошейники будут активны в течение одного года, и Вон будет следить за ними с земли.

SNRF — вид, включенный в Стратегию сохранения штата Орегон. Стратегия К видам относятся виды с небольшим, сокращающимся или неизвестным уровнем популяции, которые могут подвергаться риску и могут нуждаться в сохранении. В рамках стратегии ODFW выявил пробелы в данных, связанных с этой редкой горной (горной) лисой, включая оценку динамики популяции, сбор генетической информации, понимание сезонного использования среды обитания и оценку конкуренции со стороны койотов. Настоящее исследование направлено на то, чтобы заполнить некоторые из этих пробелов в данных.

«Информация, полученная от SNRF в Орегоне, никогда ранее не поступала, и она не только принесет пользу сохранению и управлению в Орегоне, но также может иметь решающее значение для усилий в Калифорнии», — заявил Хиллер. «Лисы с радиоошейниками могут дать нам информацию об использовании среды обитания, деятельности в норе, кормовом поведении, сезонных изменениях высоты и источниках смертности». Хиллер сказал, что шесть SNRF были обнаружены в ходе прошлых и настоящих исследований в Калифорнии.

SNRF встречается только на высокогорных лугах и в лесах Орегонских каскадов к югу от северной Калифорнии и в Сьерра-Неваде в Калифорнии. Считается, что последняя популяция насчитывает менее 50 особей, тогда как Орегонские каскады могут содержать больше лисиц, но, вероятно, на фрагментарных территориях. Фактически, Хиллер сказал, что прошлые и текущие исследования в Орегоне показывают, что SNRF, хотя и редкий, может быть более распространенным, чем предполагалось изначально.

Особь, отловленная в округе Дешут в мае, была взрослой самкой в ​​фазе «перекрестного» окраса (см. фото выше). Другие цветовые фазы включают серебристый (черный) и более знакомый красный. SNRF обычно меньше других рыжих лисиц и в среднем весят около восьми фунтов.

Полевые исследования SNRF в Орегоне были впервые инициированы ODFW в 2012 году при содействии Лесной службы США и включали съемку с помощью камер и сбор волос и экскрементов для генетического анализа. Это исследование, в ходе которого продолжается сбор информации о SNRF, подтвердило их присутствие в Каскадах Орегона, в частности, в районах Маунт-Джефферсон, Маунт-Вашингтон и Три сестры. Генетические образцы отправляются в Калифорнийский университет в Дэвисе для анализа. Дополнительные результаты исследований на этом этапе проекта будут опубликованы в ближайшем будущем.

Финансирование этого проекта поступает от ODFW, Закона Питтмана-Робертсона и Службы рыболовства и дикой природы США. Среди других соавторов и спонсоров проекта — Институт экологии дикой природы, Лесная служба США, Калифорнийский университет в Дэвисе, Музей высокой пустыни, проект Cascades Carnivore, Орегонский фонд дикой природы и Орегонский зоопарк.