О том, как мы ищем людей в агентство
1. Громкие слова ≠ качественное портфолио (скорее наоборот). Мы видели много работ и слышали много громких слов. Нам писали члены Союза Дизайнеров, выпускники ВШБ, лауреаты именитых премий, дизайнеры Mitsubishi, Coca-Cola, Yohji Yamamoto, GQ, Сбербанка и Яндекса. Но часто профессионалами оказывались не те, кто кричал про опыт и образование в «британках». Сложно поверить, но в 90% случаев самое громкое хвалебное письмо сопровождалось самым унылым портфолио. Скоро стало понятно, что профессионализм измеряется совсем другими показателями.
Профессионала делают две вещи: опыт работы с разными задачами и умение выстраивать личные процессы. Первое сразу видно по портфолио, второе проверяется на практике. Дизайнер должен пробовать разные инструменты, разные стили и разные задачи. Иначе все его работы будут одинаковыми. Это не значит, что у дизайнера не может быть своего стиля. Может. Но невозможно создать айдентику для ресторана русской кухни и, например, азотного завода, пользуясь одним и тем же приёмом.
2. Не попробуешь — не поймёшь. По итогам первых отборов, смотров портфолио и разговоров с кандидатами мы отобрали 20 человек. С лучшими из этого списка начали работать. Среди них были те, кого мы были готовы взять в команду сразу, не раздумывая. Но поскольку подходящих людей было много, решили поработать с ними на разных проектах. И вот здесь началось самое интересное. Некоторые дизайнеры преподнесли нам довольно неожиданные сюрпризы. Те, на кого мы рассчитывали в первую очередь, провалили самые простые задачи. Те, кто казался организованным и предсказуемым, пропал на несколько дней. Те, на кого не возлагали особых надежд, приятно удивили. Конечно эти открытия не применимы ко всем. Были и те, кто оправдал ожидания с первого раза, и те, кто провалился с третьего.
Мы поняли две вещи. Во-первых, иногда личные качества дизайнера становятся важнее, чем его портфолио. В трудные моменты, когда нужно заходить на третий круг набросков, очень важно, чтобы человек оставался в процессе, не делал «на отвали», честно говорил, если не получается, предлагал решения. Важно, чтобы он был на связи, не подводил по срокам, не перекладывал ответственность. Как оказалось, таких людей немного. Поэтому личные качества — очень важные качества. Иногда даже важнее, чем крутые работы.
Во-вторых, ошибки неизбежны. Мы будем ошибаться в выборе дизайнеров. Дизайнеры будут ошибаться в процессе работы. Это нормально. Пока не поработаешь с каждым, не поймёшь, подходите ли вы друг другу, подходит ли дизайнер вам, а ему — вы и ваши процессы. Поэтому надо пробовать. И если не получается, пробовать снова.
3. Не обязательно выращивать дизайнеров. Есть уже готовые
Мы привыкли общаться с ними по скайпу, там же презентовали концепции, проводили брифинги. Но вот дизайнеров предпочитали искать в родном городе и растить под крылышком. Нам казалось, что удалённо общаться с клиентами — норма, а удалённо общаться с командой — рискованно. Опыт прошедшего года показал, что это совсем не так. Распределённая команда дала нам новое понимание процессов и безграничные возможности для поиска людей.Во-первых, мы поняли, что (как ни странно) другие агентства тоже могут вырастить хороших дизайнеров. А иногда дизайнер может вырастить себя сам. Профессионалов много, просто они живут в другом городе или другой стране. Так зачем тратить годы на воспитание человека, если можно сразу найти нужного? Зачем проверять, исправлять, переделывать его макеты, учить основам дизайна и нашим процессам, а потом провожать его на работу в Яндекс или Сбер? Мы перестали считать своей миссией обучение студенческих отрядов и сконцентрировались на интересах нашей компании.
Во-вторых, мы стали работать с дизайнерами попроектно.
Мы открыли для себя еще один путь формирования команды. Пока рано говорить, что на сто процентов верный. Был как приятный опыт, так и не очень. Но мы продолжим наблюдать, экспериментировать и накапливать выводы.
российская программа распознавания лиц завоевывает мир
Теперь найти знакомого или даже незнакомого человека в Интернете в разы проще. Больше не надо вбивать информацию, достаточно загрузить его фотографию.
Он узнает ее из тысячи. Теперь найти знакомого или даже незнакомого человека в Интернете становится в разы проще. Больше не надо вбивать информацию, достаточно загрузить фотографию.
Если в кафе вам понравилась девушка, а у вас духу не хватает с ней познакомиться, не беда. Вам нужен смартфон, приложение FindFаce, загружаем, фотографируем и ждем результата.
За считанные мгновения технология сравнивает фотографию человека с миллионами снимков, которые хранятся в открытом доступе в Интернете. И максимально точно находит его изображения. Причём вне зависимости от угла съёмки, света, и положения головы. И вот вы уже просматриваете пользовательскую страницу.
«FindFace – это наша идея, это уникальный продукт, никто в мире до нас этого не делал. Если вы захотите найти человека по фотографии – это либо сложные системы безопасности, либо банковские институты. Легко и доступно найти человека – в мире этого никто еще не делал», — поясняет Максим Перлин, основатель FindFace.
Это отечественная технология уже стала победителем мирового чемпионата по распознанию лиц. Позади остался даже такой гигант, как Гугл. В основу сервиса легла технология нейронных сетей. Похожие лица выявляются по восьмидесяти признакам. Результат превзошел все ожидания.
«80 чисел попадают в индекс. Какие-то признаки отвечают за пол, за возраст, за овал лица. В 300 миллионной базе фотографий точность 70 процентов», — рассказывает Артем Кухаренко, основатель компании N-Tech.Lab.
Теперь пользователь этого сайта знакомств может искать себе вторую половину не по возрасту или месту положения, а типажу. Так фанаткам Леонардо Ди Каприо теперь достаточно загрузить фото актера и они сразу получат целую базу людей, похожих на знаменитого актера.
За основу программисты взяли базу фотографий социальной сети ВКонтакте. Пока поиск людей осуществляется только здесь. Главное условие – страничка пользователя не должна быть закрыта для роботов. Однако на этом создатели приложения останавливаться не собираются.
«Нам было принципиально важно начать с российской социальной сети. Эта система может работать и в других сетях», — уверяет Максим Перлин.
За год создатели FindFace планируют привлечь миллион пользователей, 5-7 процентов будут покупать платный аккаунт. Однако у компании уже нет отбоя от заказов. Созданные российским стартапом решения пригодятся в сфере безопасности, банковского дела и ритейла. От компаний из этих сфер уже поступило 50 заказов.
«В начале февраля московская IT-компания вошла в список из пятидесяти наиболее перспективных стартапов России, в планах компании выйти на мировой рынок», — заключил Артем Кухаренко.
Сайт SearchFace.ru — «Аналог FindFace. Найти профиль человека в ВК по фотке уже не получится, но вы найдёте его другие фотки. Ищем на примере героев реалити-шоу»
Недавно я перед сном листал один информационный сайт и мне на глаза попалась заметка про новые сервисы поиска людей по фотографии.
Если вы заметили, Гугл перестал искать людей по фоткам, у Яндекса с этим чуть получше, но тоже не ищет от словам совсем. Полезные ресурсы типа скотобазы загнулись и теперь непонятно, как можно найти в интернете нужно человека. Ну правда, иногда это может быть жизненно необходимая информация. Например, если бы героини фильма «Любовницы» вовремя просканировали своих избранников по интернету, они бы сберегли себе нервы. Не знаю, почему я сегодня вспомнил про этот сервис, но решил-таки его испробовать. Первым делом тестировал его на авторах Айрекомменда: зашёл на главную страницу и стал проверять фотки из отзывов с лицом. Причём там были и фотки в глиняных масках, и в шляпе в профиль. Сервис нашел всех! Я даже проверил парня из недавнего отзыва на ринопластику. И он тоже нашёлся…
Поиск по лицу
Как работает сервис? Сайт устроен максимально просто. Не нужно нигде регистрироваться или авторизоваться. Не нужно никому платить. Всё бесплатно, очень быстро, без рекламы и ограничений, в отличие от загнувшегося FindFace.
На сайте SearchFace есть только поле для загрузки фотографии и больше ничего. Так что первым делом сохраняем нужные фотки на комп или делаем их скрины и тоже сохраняем. Далее нажимаем кнопку «Browse» и выбираем нужную фотку или кидаем её в этот прямоугольник. Буквально секунда и сайт выдает найденных в ВК людей. Перед нами превьюшки фотографий ВК и при нажатии на них открывается оригинал фотографии с сервера ВК. К сожалению, сервис больше не выдаёт имя пользователя или адрес его страницы ВК. Только найденные фотографии с градацией про процентам совпадения. По моим наблюдениям, всё что выше 55-60% — это стопроцентное попадание. 50% с копейками — скорее всего другой человек. Прикол в том, что в выдаче могут быть фотографии из других профилей, а не только этого человека. Например, кто-то выложил фотку с корпоратива, где стоят 15 человек — и этот сервис покажет вам эту фотку. Страшно? Себя я как только ни проверял — меня этот сервис не находит Мои фотки с лицом легко найти через поиск в гугле по нику, а вот по фотке меня не найти в ВК : И даже похожие на меня люди оказались на меня совсем непохожи. ..
Поиск по лицу
Основные правила для поиска на SearchFace:
1) на фото должен быть один человек;
2) на фото обязательно должно быть лицо, пускай даже в профиль или наклонённое;
3) перед новым поиском нужно перезагрузить страницу, чтобы очистить результаты предыдущего поиска.
В качестве наглядного примера я решил взять участников первого выпуска реалити-шоу «Беременна в 16» (русский сезон). Они теперь люди публичные, их показали по ТВ, так что будет интересно, найдёт их сайт SearchFace или нет. Я просто делал рандомные скрины из видео и загружал их на сайт. Я в шоке от результата!
Найти своего близнеца по фотографии
Главная героиня нашлась на ура. Найденные фотки отсутствуют у неё в профиле — перед выходом передачи она всё тщательно подчистила, но… ВК хранит все ваши фотки, даже если вы их удалили.Найти своего близнеца по фотографии
Нерадивый отец ребёнка главной героини тоже нашёлся, но только его старые фотки.
Странно.Как найти человека по фотографии в интернете
Мать героини выпуска тоже нашлась, но только на одной фотке (самая верхняя), остальные — вроде похожий на неё человек (но это не точно). Если открыть первую фотку, там мать стоит рядом с дочерью.
Как найти человека по фотографии в интернете
Найти человека по фотографии ВК
Вот с матерью нерадивого отца получилась засада. Актриса очень хорошо замаскировалась с помощью парика и очков, да и лицо у неё невыразительное и без особых примет. Как результат — она не нашлась.Как найти человека по фотографии в интернете
Волонтёрка, помогавшая главной героине. Я сделал скрин, где она сидит боком. И что вы думаете? SearchFace нашёл её без особого труда.Сервис поиска людей по фотографии
И даже продавщица в магазине нашлась, хотя ракурс нельзя назвать удачным.
Сервис поиска людей по фотографии
Нашёлся и следователь, к которому пришла главная героиня писать заявление на пропажу денег. Второй ряд фотографий — то, о чём я писал выше. Там размытая фотка, много людей на лодке. И всё равно система его нашла. Офигеть!
Сервис поиска людей по фотографии
Новый муж главной героини — сидит боком. Тем не менее это не проблема — SearchFace и его нашёл. К слову, его профиль сейчас закрыт, но фотки открыты.Найти человека по фотографии ВК
Нашлась и подруга главной героини даже с такого ракурса, когда половины лица не видно. Чудеса.
Найти человека по фотографии ВК
И психологиня нашлась.Я рекомендую сайт SearchFace и ставлю ему 5 звёзд. Он одновременно помогает тем, кому необходимо что-то про кого-то найти, но при этом не выдаёт с потрохами, как это делает сам ВК.
Искренне ваш, Andy Goldred
Кто создал сайт FindClone, который ищет людей по лицу и деанонит силовиков
— Надо размыть лица жены и ребенка. А так, да, устройте ему звездный чаc.
— Мне кажется, достаточно его фотографии с митинга, семейные выставлять некрасиво.
— Под него другие тоже будут копать. Одну семейную нужно, где он в майке с Путиным.
Конечно, мы не выложили семейную фотографию, ведь мы не уроды.
Кулишов Сергей Валерьевич, подполковник. Я нашел его в два клика и отхлебнул из чашки: 27 июля, здесь, в кафе, играет музыка из лифтов, едят лапшу, а за окном полицейские зачищают бульвар — это значит избивают людей. Другой наш репортер, Андрей, работает в самой гуще толпы: он описывает Кулишова как «низкого мужчину в белой кепке, с лицом ребенка». Сегодня подполковник решил не надевать форму, ведь ему с подчиненными предстоит задержать тысячу триста семьдесят три человека — больше, чем на любой другой протестной акции в России за 26 лет. Он сделает этот день историческим, но не хочет, чтобы его заметили. Пробегая через толпу, подполковник указывает пальцем на случайных людей, а через секунду ОМОН заламывает им руки.
Андрей погнался за ним по переулку с камерой: «Кто вы такой? Да кто вы такой?!». «Мужчина с лицом ребенка» не ответил, но это было уже не важно — теперь его лицо было у меня.
Дальше все журналисты делают одно и то же, никакого секрета. Берешь стоп-кадр, заходишь на FindClone.ru, загружаешь картинку — мгновение — поиск выдает страницы похожих людей во «ВКонтакте» с именами, ссылками, фотографиями с семьей у бассейна. Скандальные проекты по деанонимизации силовиков — «Русский слон», «Сканер», «Глазок» — все делают то же самое — просто пробивают через FindClone.
За полгода работы сайт взлетел до миллиона просмотров в месяц. Как и его предшественник FindFace, он уже стал национальным достоянием: такого публичного сервиса нет больше нигде в мире. Было лишь вопросом времени, когда его начнут использовать для политики. Редактор The Village Кирилл Руков нашел тех, кто его создал.
Посмотреть видео о Поиске в архивах по фото в Xeoma
|
Поиск по имени (опция «Поиск по лицам») 
Обязательно подключите распознавание лиц к цепочке камер, настройте его и обучите распознавать людей (члены семьи, персонал и т. Д.) 
Это лица, которые были обнаружены, но не распознаны (они будут у вас, только если ваши настройки для распознавания лиц позволяют записывать ВСЕ ЛИЦА):
Это позволяет искать людей, обнаруженных в поле зрения камеры, путем загрузки их фотографии.
Как выполнить поиск по лицу в Google?
Найдите фотографии человека или домашнего животного и нанесите ярлык
- На телефоне или планшете Android откройте приложение Google Photos.
- Войдите в свою учетную запись Google .
- Вверху коснитесь строки поиска .
- Под вашим списком недавних или предложенных поисковых запросов вы увидите строку из лиц .
Чтобы просмотреть их фотографии, коснитесь лица . Чтобы увидеть больше лиц , нажмите «Далее».
Чтобы просмотреть их фотографии, коснитесь лица . Чтобы увидеть больше лиц , нажмите «Далее». Нажмите, чтобы увидеть полный ответ
Кроме того, как я могу искать человека по фотографии?
Перейдите на images.google.com, щелкните значок камеры, загрузите изображение или вставьте URL-адрес фотографии и нажмите search .Если вы используете браузер Chrome, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши изображение , а затем нажать « Искать Google для изображения », и вы увидите свои результаты в новой вкладке.
Далее возникает вопрос, можем ли мы искать человека по фото в Google? По их изображениям легко найти человек . Вам нужно только добавить учетную запись Google с помощью браузера Chrome. Google .com в вашем браузере поиск поле вы увидите поиск изображений затем щелкните его.Вы увидите значок камеры, а затем, перетащив или вставив изображение или их ссылку, вы сможете легко найти человек .
По этому поводу, как найти чье-то лицо?
Поиск картинок Google: обратный Face Search Щелкните значок камеры для поиска по изображению. Вы можете вставить URL-адрес изображения или загрузить изображение, и Google найдет похожих изображений. Более того, вы можете заставить Google искать лица , только добавив небольшой фрагмент кода.
Как найти детали изображения?
Получить информацию об изображении
- Выполните поиск на images.google.com.
- Щелкните изображение, чтобы увидеть его увеличенное изображение и подробные сведения. (Если щелкнув изображение, вы попадете прямо на веб-сайт, возможно, вы используете более старую версию браузера. Чтобы попытаться решить проблему, обновите браузер или выполните поиск в Google Chrome.)
Как найти кого-нибудь в Google Фото
Программное обеспечение для распознавания лиц прошло долгий путь с момента своего создания в середине 1960-х годов.
Вначале люди должны были обозначать отдельные лицевые ориентиры, чтобы компьютеры могли их отслеживать и распознавать. Однако в настоящее время искусственный интеллект может управлять самим процессом. Однако время от времени ему все еще требуется небольшая помощь.
Google Фото использует собственную форму биометрического искусственного интеллекта, чтобы распознавать не только лица людей, но и ваших домашних животных. Это называется группировкой лиц и позволяет приложению сортировать фотографии, в которых он распознал одного и того же человека или животное.Таким образом, вам будет легче найти фотографии ваших друзей, пушистых или других.
Как работает группировка лиц?
Функция Google Face Grouping работает в три этапа. Во-первых, он обнаруживает изображения, на которых изображено лицо. Затем он использует алгоритмическое моделирование, чтобы выявить сходства между этими лицами и определить, являются ли они одним и тем же лицом. Наконец, он присваивает группе изображения, которые, по его мнению, принадлежат к одному лицу.
Он не присваивает им правильное имя автоматически, потому что, в отличие от Facebook, он не разделяет модели распознавания лиц между учетными записями пользователей.Следовательно, вам нужно будет назвать ему имя человека (или домашнего животного), которого представляет группа. Как только вы это сделаете, вы сможете искать их имя в Google Фото, и все изображения, на которых изображено их лицо, должны появиться.
Как включить группировку лиц
Группировка лиц активирована по умолчанию, хотя она доступна не во всех странах. Однако, если группы лиц не отображаются при поиске, возможно, этот параметр отключен. Вам нужно будет активировать его, чтобы иметь возможность искать людей по имени.Вот как это делается:
Android и iOS
- Откройте приложение Google Фото на главном экране мобильного устройства.
- Войдите в свою учетную запись Google.
- Нажмите кнопку «Меню» в верхнем левом углу экрана.
- Нажмите «Настройки».
- Нажмите «Сгруппировать похожие лица».
- Нажмите на тумблер.
Компьютер
- Откройте веб-браузер.
- Перейдите на google.com/settings.
- Нажмите «Показать больше» рядом с «Группировать похожие лица».
- Щелкните тумблер рядом с Группой лиц.
Если вы когда-нибудь решите снова отключить группировку лиц, это приведет к удалению групп лиц в ваших учетных записях вместе с присвоенными им ярлыками. Также исчезнут модели, которые использовались алгоритмом для создания групп.
Как сделать так, чтобы вы могли найти кого-нибудь в Google Фото
Чтобы найти кого-то в Google Фото, вам нужно пометить его группу лиц его именем или псевдонимом.Помните, что независимо от ярлыка, вам придется искать их по назначенному ярлыку. Вот как называть кого-то.
Android и iOS
- Откройте приложение Google Фото на главном экране мобильного устройства.
- Войдите в свою учетную запись Google.
- Нажмите на строку поиска вверху экрана.
- Если группировка лиц доступна в вашей стране и она включена, вы должны увидеть ряд лиц. Нажмите на лицо, которому вы хотите присвоить имя.
- В верхней части группы лиц нажмите «Добавить имя».
- Введите имя или псевдоним, который вы хотите назначить этому человеку.
Компьютер
- Откройте веб-браузер.
- Введите google.com/people в строку браузера и нажмите Enter.
- Щелкните лицо человека, которому вы хотите присвоить ярлык.
- В верхнем левом углу экрана щелкните Добавить имя.
- Введите имя, которое вы хотите использовать для поиска в будущем.
- Нажмите «Готово».
Выбранные вами ярлыки являются частными, поэтому они не будут видны никому, даже если вы поделитесь фотографиями.
«Кто правильно видит человеческое лицо: фотограф, зеркало или художник?» — Пикассо
Оказывается, в основном говоря, в наши дни это ИИ.
Благодаря постоянно развивающимся технологиям, лежащим в основе программного обеспечения для распознавания лиц, вы можете легко найти своих друзей и семью в своем каталоге фотографий. Если вы открыли еще один способ легко находить людей в Google Фото, почему бы не поделиться им с нами в разделе комментариев ниже?
ageitgey / face_recognition: Самый простой в мире API распознавания лиц для Python и командной строки
Вы также можете прочитать переведенную версию этого файла на китайском 简体 中文 կ, корейском 한국어 или японском.
Распознавайте лица и управляйте ими из Python или из командной строки с помощью самая простая в мире библиотека распознавания лиц.
Создан с использованием новейшего распознавания лиц dlib построен на основе глубокого обучения. Модель имеет точность 99,38% на Тест «Лица с метками в дикой природе».
Это также предоставляет простой инструмент командной строки face_recognition , который позволяет
вы делаете распознавание лиц по папке изображений из командной строки!
Характеристики
Поиск лиц на фотографиях
Найдите все лица, изображенные на картинке:
импорт face_recognition изображение = распознавание лиц.
load_image_file ("ваш_файл.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение) Находите черты лица на фотографиях и манипулируйте ими
Получите расположение и очертания глаз, носа, рта и подбородка каждого человека.
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("your_file.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks (изображение) Обнаружение черт лица очень полезно для множества важных дел. Но вы также можете использовать его для действительно глупых вещей например, нанесение цифрового макияжа (вспомните Meitu):
Опознавать лица на фотографиях
Узнай, кто изображен на каждой фотографии.
импорт face_recognition
known_image = face_recognition.load_image_file ("biden.jpg")
unknown_image = face_recognition.load_image_file ("unknown.jpg")
biden_encoding = face_recognition.face_encodings (известное_изображение) [0]
unknown_encoding = face_recognition. face_encodings (unknown_image) [0]
results = face_recognition.compare_faces ([biden_encoding], unknown_encoding) 
face_encodings (unknown_image) [0]
results = face_recognition.compare_faces ([biden_encoding], unknown_encoding) Вы даже можете использовать эту библиотеку с другими библиотеками Python для распознавания лиц в реальном времени:
См. Этот пример кода.
Онлайн-демонстрации
Демонстрация общего ноутбука Jupyter, предоставленная пользователями (официально не поддерживается):
Установка
Требования
- Python 3.3+ или Python 2.7
- macOS или Linux (Windows официально не поддерживается, но может работать)
Варианты установки:
Установка на Mac или Linux
Во-первых, убедитесь, что у вас уже установлен dlib с привязками Python:
Затем убедитесь, что у вас установлен cmake:
brew install cmake
Наконец, установите этот модуль из pypi, используя pip3 (или pip2 для Python 2):
pip3 установить face_recognition
В качестве альтернативы вы можете попробовать эту библиотеку с Docker, см.
Этот раздел.
Если у вас возникли проблемы с установкой, вы также можете попробовать предварительно настроенная ВМ.
Установка на плату Nvidia Jetson Nano
- Инструкция по установке Jetson Nano
- Внимательно следуйте инструкциям в статье. В библиотеках CUDA на Jetson Nano есть текущая ошибка, из-за которой эта библиотека не сработает, если вы не выполните инструкции в статье, чтобы закомментировать строку в dlib и перекомпилировать ее.
Установка на Raspberry Pi 2+
Установка на FreeBSD
pkg install graphics / py-face_recognition
Установка в Windows
Хотя Windows официально не поддерживается, полезные пользователи опубликовали инструкции по установке этой библиотеки:
Установка предварительно настроенного образа виртуальной машины
Использование
Интерфейс командной строки
При установке face_recognition вы получаете две простые командные строки.
программ:
-
face_recognition— Распознавать лица на фотографии или в папке, заполненной для фотографии. -
face_detection— Найдите лица на фотографии или в папке, заполненной фотографиями.
face_recognition инструмент командной строки Команда face_recognition позволяет распознавать лица на фотографии или
папка полная для фотографий.
Во-первых, вам нужно предоставить папку с одним изображением каждого человека, которого вы уже знаем. Для каждого человека с файлы, названные в соответствии с тем, кто изображен на картинке:
Далее вам понадобится вторая папка с файлами, которые вы хотите идентифицировать:
Затем вы просто запускаете команду face_recognition , передавая
папка известных людей и папка (или отдельное изображение) с неизвестными
людей, и он сообщает вам, кто изображен на каждом изображении:
$ face_recognition.
/ pictures_of_people_i_know / ./unknown_pictures/
/unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама
/face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person Для каждой грани выводится одна строка. Данные разделены запятыми. с именем файла и именем найденного человека.
unknown_person — лицо на изображении, которое не соответствует никому на изображении.
ваша папка известных людей.
face_detection инструмент командной строки Команда face_detection позволяет найти местоположение (координаты пикселей)
любых лиц на изображении.
Просто запустите команду face_detection , передав папку изображений
для проверки (или одно изображение):
$ face_detection ./folder_with_pictures/ examples / image1.jpg, 65,215,169,112 examples / image2.jpg, 62,394,211,244 examples / image2.jpg, 95,941,244,792
Он печатает по одной строке для каждого обнаруженного лица. Координаты
сообщаются верхняя, правая, нижняя и левая координаты лица (в пикселях).
Регулировка допуска / чувствительности
Если вы получаете несколько совпадений для одного и того же человека, возможно, люди на ваших фотографиях очень похожи и имеют меньшее значение допуска необходим для более строгого сравнения лиц.
Это можно сделать с помощью параметра --tolerance . Допуск по умолчанию
значение 0,6 и меньшие числа делают сравнение лиц более строгим:
$ face_recognition --tolerance 0.54 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ /unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама /face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.jpg,unknown_person
Если вы хотите увидеть расстояние до лица, рассчитанное для каждого совпадения, по порядку
чтобы отрегулировать настройку допуска, вы можете использовать --show-distance true :
$ face_recognition --show-distance true./ pictures_of_people_i_know / ./unknown_pictures/ /unknown_pictures/unknown.jpg, Барак Обама, 0.378542298956785 /face_recognition_test/unknown_pictures/unknown.
jpg,unknown_person,None Другие примеры
Если вы просто хотите знать имена людей на каждой фотографии, но не заботиться об именах файлов, вы можете сделать это:
$ face_recognition ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/ | вырезать -d ',' -f2 Барак Обама unknown_person
Ускорение распознавания лиц
Распознавание лиц можно делать параллельно, если у вас есть компьютер с несколько ядер процессора.Например, если в вашей системе 4 ядра ЦП, вы можете обрабатывать примерно в 4 раза больше изображений за то же время, используя все ядра вашего процессора параллельно.
Если вы используете Python 3.4 или новее, передайте параметр --cpus :
$ face_recognition --cpus 4 ./pictures_of_people_i_know/ ./unknown_pictures/
Вы также можете передать --cpus -1 , чтобы использовать все ядра ЦП в вашей системе.
Модуль Python
Вы можете импортировать модуль face_recognition , а затем легко манипулировать
сталкивается с парой строк кода.
Это очень просто!
API Docs: https://face-recognition.readthedocs.io.
Автоматический поиск всех лиц на изображении
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение)
# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица! См. Этот пример чтобы попробовать.
Вы также можете выбрать более точную модель обнаружения лиц на основе глубокого обучения.
Примечание. Ускорение графического процессора (через библиотеку NVidia CUDA) обязательно.
производительность с этой моделью. Вы также захотите включить поддержку CUDA
при компилировании длб .
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("my_picture.jpg")
face_locations = face_recognition.face_locations (изображение, модель = "cnn")
# face_locations теперь представляет собой массив, в котором перечислены координаты каждого лица! См.
Этот пример
чтобы попробовать.
Если у вас много изображений и графический процессор, вы также можете находить лица группами.
Автоматически определять черты лица человека на изображении
импорт face_recognition
image = face_recognition.load_image_file ("my_picture.jpg")
face_landmarks_list = face_recognition.face_landmarks (изображение)
# face_landmarks_list теперь представляет собой массив с расположением каждой черты лица на каждом лице.
# face_landmarks_list [0] ['left_eye'] будет местоположением и контуром левого глаза первого человека. См. Этот пример чтобы попробовать.
Распознавать лица на изображениях и определять, кто они такие
импорт face_recognition
picture_of_me = распознавание лиц.load_image_file ("me.jpg")
my_face_encoding = face_recognition.face_encodings (picture_of_me) [0]
# my_face_encoding теперь содержит универсальную «кодировку» моих черт лица, которую можно сравнить с любым другим изображением лица!
unknown_picture = face_recognition. load_image_file ("unknown.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings (unknown_picture) [0]
# Теперь мы можем видеть, что две кодировки лица одного и того же человека с `compare_faces`!
results = face_recognition.compare_faces ([my_face_encoding], unknown_face_encoding)
если результаты [0] == True:
print ("Это моя фотография!")
еще:
print («Это не моя фотография!») 
load_image_file ("unknown.jpg")
unknown_face_encoding = face_recognition.face_encodings (unknown_picture) [0]
# Теперь мы можем видеть, что две кодировки лица одного и того же человека с `compare_faces`!
results = face_recognition.compare_faces ([my_face_encoding], unknown_face_encoding)
если результаты [0] == True:
print ("Это моя фотография!")
еще:
print («Это не моя фотография!») См. Этот пример чтобы попробовать.
Примеры кода Python
Все примеры доступны здесь.
Распознавание лиц
Особенности лица
Распознавание лиц
Создание автономного исполняемого файла
Если вы хотите создать автономный исполняемый файл, который может работать без необходимости установки python или face_recognition , вы можете использовать PyInstaller. Однако для работы с этой библиотекой требуется некоторая настраиваемая конфигурация. См. Этот выпуск, чтобы узнать, как это сделать.
Статьи и руководства, посвященные
face_recognition Как работает распознавание лиц
Если вы хотите узнать, как работают определение местоположения и распознавание лиц, а не
в зависимости от библиотеки черного ящика, прочтите мою статью.
Предупреждения
- Модель распознавания лиц обучена на взрослых и не очень хорошо работает на детях. Имеет тенденцию смешиваться до детей довольно легко, используя порог сравнения по умолчанию 0,6.
- Точность может варьироваться в зависимости от этнической группы.Пожалуйста, посетите эту вики-страницу для получения более подробной информации.
Поскольку face_recognition зависит от dlib , который написан на C ++, может быть сложно развернуть приложение.
используя его для провайдера облачного хостинга, такого как Heroku или AWS.
Чтобы упростить задачу, в этом репозитории есть пример файла Dockerfile, который показывает, как запустить приложение, созданное с помощью face_recognition в контейнере Docker. После этого вы сможете развернуть
к любой службе, поддерживающей образы Docker.
Вы можете попробовать образ Docker локально, запустив: docker-compose up --build
Linux с установленным графическим процессором (драйверы> = 384,81) и Nvidia-Docker могут запустить этот пример на графическом процессоре: откройте файл docker-compose.
yml и раскомментируйте файл dockerfile : Dockerfile.gpu и runtime: nvidia строки .
Возникли проблемы?
Если у вас возникнут проблемы, прочтите раздел «Общие ошибки» вики перед тем, как писать о проблеме на github.
Спасибо
- Огромное спасибо Дэвису Кингу (@nulhom) для создания dlib и для предоставления обученных моделей распознавания черт лица и кодирования лиц используется в этой библиотеке. Для получения дополнительной информации о ResNet, которая поддерживает кодирование лиц, ознакомьтесь с его сообщение в блоге.
- Спасибо всем, кто работает над всеми замечательными библиотеками науки о данных Python, такими как numpy, scipy, scikit-image, подушки и т. д., что делает подобные вещи такими легкими и увлекательными в Python.
- Спасибо Cookiecutter и шаблон проекта audreyr / cookiecutter-pypackage для того, чтобы сделать упаковку проекта Python более терпимой.
Исследователи разрабатывают медицинский технический инструмент, который может определять жизненно важные признаки по лицу человека с помощью видео
Демонстрация новой системы, которая использует видеозаписи для сбора информации о пульсе и частоте сердечных сокращений.
(UW Photo)На этой неделе на международной конференции по здравоохранению ученые из Вашингтонского университета и Microsoft Research виртуально представят новую технологию, которая позволяет поставщикам медицинских услуг удаленно проверять пульс и частоту сердечных сокращений пациента.
Инструмент использует камеру смартфона или компьютера для захвата видео, на котором запечатлено лицо человека.Это видео анализируется для измерения изменений света, отраженного кожей пациента, который коррелирует с изменениями объема крови и движением, вызванными кровообращением.
Синь Лю, докторант Школы компьютерных наук и инженерии Пола Г. Аллена Вашингтонского университета. (UW Photo) Исследователи UW и Microsoft использовали машинное обучение и три набора данных видео и статистику состояния для обучения своей системы. Как и в случае с различными проектами машинного обучения, связанными с изображениями и видео, технология работала менее точно среди людей разных рас.В этом случае проблема заключается в том, что более светлая кожа обладает большей отражающей способностью, в то время как более темная кожа поглощает больше света, и инструмент должен улавливать тонкие изменения в отражениях.
«Все люди разные. Таким образом, эта система должна иметь возможность быстро адаптироваться к уникальной физиологической характеристике каждого человека и отделять ее от других вариаций, таких как то, как они выглядят и в какой среде они находятся », — сказал Синь Лю, ведущий автор исследования и сотрудник UW. докторант Школы компьютерных наук и инженерии Пола Г. Аллена.
Исследователи предложили решение проблемы: система требует, чтобы пользователь собирал 18 секунд видео, которое калибрует устройство, прежде чем оно рассчитает пульс и частоту сердечных сокращений. На этапе калибровки можно настроить тон кожи, возраст пациента (тонкая, молодая кожа у младенцев и детей ведет себя иначе, чем стареющая кожа пожилого пользователя), растительность на лице, фон, освещение и другие факторы. Ученые все еще работают над улучшением производительности, но эта стратегия значительно повысила точность системы.
Использование калибровки для точной настройки производительности означает, что машинное обучение может быть реализовано с небольшими наборами данных, которые могут не быть полностью репрезентативными для генеральной совокупности.
Это хорошие новости, — сказал Дэниел Макдафф, один из соавторов и главный исследователь Microsoft Research. Меньшие наборы данных приводят к большему сохранению конфиденциальности, поскольку меньшее количество людей должно предоставлять информацию.Он демократизирует и делает машинное обучение доступным для более широкого круга разработчиков. Это означает, что в одном объекте не осталось огромных объемов информации, собранной в глобальных наборах данных.
«Персонализация всегда необходима для наилучшей производительности», — сказал Макдафф.
Система также защищает личную информацию, поскольку ее можно полностью запустить на телефоне или другом устройстве, не допуская попадания данных в облако.
Следующим шагом исследователей будет испытание технологии в клинических условиях, работа над которой ведется.
Светак Патель, профессор школы Аллена и факультета электротехники и вычислительной техники, был старшим автором исследования UW.
Пател много лет работает над технологией, которая превращает обычные смартфоны в устройства для мониторинга состояния здоровья. Он является соучредителем Senosis Health, дочернего предприятия UW, которое было приобретено Google.
Среди других авторов Зихэн Цзян, докторант школы Аллена; Джош Фромм , — выпускник UW, сейчас работает в OctoML; и Сюхай Сюй, докторант информационной школы.
Светак Патель, профессор Школы компьютерных наук и инженерии Пола Г. Аллена и факультета электротехники и компьютерной инженерии Вашингтонского университета. (UW Photo)Исследование финансировалось Фондом Билла и Мелинды Гейтс, Google и UW.
Поскольку цифровое здравоохранение находится на волне популярности, вызванной COVID, и подпитывается миллионами долларов новых инвестиций, исследователи спешат разработать технические инструменты, которые могут обеспечить более надежное медицинское обслуживание в удаленных условиях.
Разработки, которые превращают обычные технические устройства в инструменты для здравоохранения, своевременны, чтобы удовлетворить растущий спрос на телездравоохранение.
В прошлом месяце Amazon заявила, что расширит свою услугу удаленного здравоохранения Amazon Care для лиц, не являющихся сотрудниками, сначала в штате Вашингтон, а затем по всей стране в конце этого года. Телемедицинский стартап из Сиэтла 98point6 в октябре привлек 118 миллионов долларов, так как количество его участников быстро растет в условиях пандемии.
В прошлом месяце отдельная группа исследователей из UW раскрыла технологию, которая использует алгоритмы машинного обучения для превращения умных динамиков в чувствительные медицинские устройства, которые могут обнаруживать нерегулярное сердцебиение.
Большинство студентов и преподавателей предпочитают очное обучение, опросы EDUCAUSE Найти
Большинство студентов и преподавателей колледжей, похоже, разделяют предпочтение личного, а не онлайн-обучения.
Эта общая точка зрения была выявлена в двух недавно опубликованных исследованиях Центра анализа и исследований EDUCAUSE. В первом, опубликованном в октябре, было опрошено более 40 000 студентов в 118 учебных заведениях США, а во втором, опубликованном на этой неделе, были использованы данные 9500 преподавателей из 119 учебных заведений США.
Среди студентов-респондентов 70 процентов заявили, что предпочитают в основном или полностью очную форму обучения. Опрошенные профессора были еще более неравнодушны к очным занятиям, их отдали 73%.
Тем не менее, в целом около половины студентов и преподавателей, включая тех, кто проголосовал за «в основном» очное обучение, указали определенную степень предпочтения в отношении проведения курсов, сочетающих в себе аспекты как личного, так и онлайн-обучения.
Это говорит о том, что многие студенты и преподаватели могут открыто относиться к онлайн или «смешанному» образованию, хотя некоторые, возможно, сталкивались с конкретными практиками, которые им особенно нравились или не нравились, заключают исследователи.Например, гораздо больше студентов-респондентов высказались за перевод домашних заданий в цифровом формате, чем за просмотр лекций в Интернете или проведение онлайн-конференций со своими профессорами.
«Я думаю, что это, возможно, отражает необходимость улучшить онлайн-обучение», — сказал Д.
Кристофер Брукс, директор по исследованиям Центра анализа и исследований EDUCAUSE. «Когда мы смотрим на то, что, по словам студентов, их преподаватели делают с технологиями в классе, я часто думаю, что часто мы видим, что преподаватели используют их в той или иной степени, но, возможно, не используют их в полной мере.
Это может выглядеть как курс, который он когда-то посещал в Университете Миннесоты, где студенты собирались лично для обсуждения и групповых проектов раз в две недели. В промежутках между этими очными занятиями студенты смотрели короткие видеоролики лекций, которые профессор разместил в Интернете.
Такое разделение пополам между личным и онлайн-обучением «на данный момент довольно редко», — говорит Брукс.
На противоположном конце спектра опроса 9 процентов студентов и преподавателей сообщили, что предпочитают учебную среду, которая в основном или полностью онлайн.
Среди студентов более сильные предпочтения к онлайн-обучению исходили от тех, кто сообщил, что работает не менее 40 часов в неделю, имеет иждивенцев или домашних партнеров или имеет инвалидность. Другая группа студентов колледжей, которые, по данным Национального центра статистики образования, с большей вероятностью предпочли в основном онлайн-обучение, — это люди в возрасте от 25 лет и старше, которых осенью 2019 года было более 7 миллионов. Эти студенты могут найти онлайн-курсы более гибкими и практичными, чем занятия, которые требуют от них прихода в кампус по установленному графику, говорится в отчете EDUCAUSE.
Среди преподавателей бэби-бумеры и представители поколения X в два раза чаще, чем преподаватели-миллениалы, предпочитали полностью онлайн-обучение. По гипотезе Брукса, из-за своего опыта и статуса должности у пожилых профессоров может быть больше свободы экспериментировать с новыми видами учебных инструментов и форматов.
И для студентов, и для преподавателей опыт и предпочтение онлайн-обучения, похоже, идут рука об руку, хотя неясно, что будет первым.
В любом случае, один плохой онлайн-класс может оставить неизгладимое негативное впечатление на студента или профессора, что отговорит его или ее от попытки попробовать другие онлайн-курсы, говорит Брукс.
Что это означает для преподавателей, которые надеются добиться успеха в цифровом обучении?
«Нам нужно улучшить работу в сети», — говорит Брукс.
Как найти «хорошую сторону» лица для портрета?
Моя левая сторона — моя хорошая сторона … нет, подождите — это моя правая сторона … ну да ладно — с таким лицом — плохой стороны нет 🙂 Продолжайте читать, и я объясню, как выяснить ЛУЧШУЮ сторону лицо — чтобы ваш портретный объект выглядел наилучшим образом!
Эй, банда… Загляните в профиль друзей в Facebook или Instagram, и вы заметите, что большинство фотографий, которые они публикуют, отдают предпочтение одной стороне лица — особенно если они король или королева селфи — у них наверняка есть предпочтения.
Теперь я мог бы остановиться прямо здесь и рассказать вам, как понять, что у человека лучше всего, — это подружиться с ним в социальных сетях: потратьте 5 минут на просмотр их фотографий, и тогда вы готовы приступить к съемке.
Довольно умно, да? Этого трюка не найдешь ни в одной книге по фотографии.
СМОТРЕТЬ ВИДЕО…
Наука уверяет нас, что это будет работать довольно часто, но не всегда. Нет никаких сомнений в том, что красота в глазах смотрящего составляет примерно , и факт в том, что люди часто ошибаются относительно своей лучшей стороны.
В Интернете и в книгах есть МНОГО информации, основанной на науке. К сожалению, большая часть науки не учитывает некоторые переменные, касающиеся макияжа и прически, ракурсов, освещения и всего прочего.
Я даже нашел совет в Интернете … и он был в Интернете, так что это, должно быть, хороший совет … это был от фотографа, который объявил, что способ определить лучшую сторону вашего объекта — это держать лист бумаги вертикально над одним сторона их лица, а затем другая.Этот фотограф утверждает, что сторона с более перевернутыми чертами лица — уголки рта и глаза — лучшая сторона.
Надеюсь, вы понимаете, что этот метод не может быть более бессмысленным — не говоря уже о том факте, что если вы хотите, чтобы ваш объект почувствовал себя застенчивым, держите лист бумаги перед половиной его лица и пристально смотрите на него. какое-то время.
Итак, я хочу объяснить вам науку — в терминах непрофессионала. Обязательно прочитайте до конца, и я объясню, чему научил меня мой опыт о том, какая сторона лучше и как принять это решение при съемке портрета.
Итак, для науки:
Полное раскрытие… Я не просто искал это в Интернете. Я не когнитивный или социальный психолог со степенью доктора философии, но я женат на одном из них. Моя жена — когнитивный психолог. На самом деле она провела значительное количество опубликованных исследований о том, как наш мозг обрабатывает такую информацию. Так что она была моим проводником, чтобы лучше понять эту науку и то, как ее применять.
Исследование 2012 года, проведенное парой когнитивных психологов из Университета Уэйк Форест, показало нам, что левая сторона нашего лица, как правило, демонстрирует больше эмоций.
Левая сторона лица контролируется правой частью мозга, которая контролирует эмоции. Мы также склонны сначала смотреть на левую сторону лица человека, потому что обрабатываем лица и их эмоции в правом полушарии мозга. В результате испытуемые неизменно находили левую сторону лица более эстетичной. На самом деле мозг настолько хорош в этом, что может оценить привлекательность лица еще до того, как вы заметите его.
Это то, о чем мастера-живописцы, по-видимому, знали на протяжении веков, потому что исторически большой процент портретов изображает левую сторону человека.
Древние греки предположили, что симметрия по своей природе привлекательна для человеческого глаза. С тех пор научные исследования доказали это. Сходство между левой и правой сторонами лица считается важным признаком того, что считается красивым.
Помимо симметрии, мужчины в западных культурах обычно предпочитают женщин с маленькой челюстью, маленьким носом, большими глазами и четко очерченными скулами.
Однако женщины предпочитают мужчин, которые выглядят более мужественно.Но во время менструации женщины предпочитают мужчин с мягкими чертами мужского пола. Да, исследователи обнаружили, что восприятие красоты женщинами на самом деле меняется в течение месяца. Где-то там есть шутка.
Исследования также научили нас тому, что люди, которые демонстрируют личность и уверенность, считаются более привлекательными.
Так как же нам обработать всю эту науку, чтобы принять правильное решение о лучшей стороне лица? Некоторые из вас готовы рассказать мне об этой идее в социальных сетях, и вы уже направились в Facebook, чтобы проверить свою следующую тему.Некоторые из вас, вероятно, выберут легкий выход и всегда будут фотографировать левую часть лица, а это просто означает, что вы на самом деле часто ошибаетесь. Съемка портретов — это не то же самое, что научный эксперимент, в котором используется плоское освещение в позах, которые эквивалентны снимкам в кружке.
Мои 5 лучших советов, как найти лучшую сторону:
Не игнорируйте науку.
Попытайтесь создать баланс и симметрию на лице, чтобы наш объект выглядел наилучшим образом.
Помните, что фотографирование людей — это игра в отношения. Когда я впервые встречаюсь с моделью или портретистом, я провожу несколько минут, разговаривая с ними, чтобы сломать лед, и пока я это делаю, я их изучаю. Я обращаю внимание на их личность, их язык тела и да — на их лицо — в частности, я хочу увидеть, насколько симметрично их лицо. Это подводит меня к следующему пункту …
Проверить симметрию. Во время нашего разговора я смотрю, есть ли у человека особенно изогнутая челюсть, улыбка или нос, и, что наиболее важно, я смотрю, какой глаз больше, и заметно ли он больше или чуть больше.Я также собираюсь сказать что-то, что заставит человека улыбнуться и засмеяться во время нашего разговора, потому что иногда это может привести к тому, что один глаз будет значительно больше другого или даже улыбка станет кривой.
После того, как я собрал всю эту информацию, я могу начать принимать решения об углах камеры и освещении, чтобы подчеркнуть лицо.
К этому времени я знаю, какие функции мне, возможно, придется скрыть. Я не уделяю слишком много внимания левой стороне науки о лице — в основном потому, что знаю, что могу контролировать восприятие лица с помощью освещения и угла камеры, а также макияжа и укладки волос.
Сообщение для общественных служб Если вы когда-нибудь встретите кого-то с совершенно симметричным лицом — сохраняйте спокойствие — не ходите — Бегите в другом направлении — пришельцы приземлились !!! НЕТ абсолютно симметричных людей
Все дело в глазах. Для меня САМЫЙ важный фактор в определении лучшей стороны — какой глаз самый маленький.
Если разница между двумя глазами очень мала — я буду часто фотографировать человека, смотрящего прямо в мой объектив, что дает очень мощный вид.
Если один глаз заметно меньше, то я просто использую перспективу, чтобы сбалансировать вещи, чтобы приблизиться к концепции красоты обеих сторон лица, равной.
Простое решение — разместить меньший глаз ближе к объективу камеры, чтобы он выглядел больше по сравнению с большим глазом, а значит, приблизив их по размеру.
Вы можете сделать это, повернув лицо на ¾. Убедитесь, что нос не задевает край лица, и убедитесь, что вы все еще можете видеть край дальнего глаза — вы не хотите, чтобы глаз выпадал из лица.
В этом примере вы можете увидеть, глядя прямо в камеру, у этой молодой женщины один глаз заметно больше другого. Повернув ее лицо к камере влево, я поместил ее левый глаз меньшего размера ближе к камере и увеличил его по сравнению с ее правым глазом.
Как вы можете видеть на этих различных снимках, я выбрал сторону лица, которая позволит мне добиться максимального баланса в размере глаз.
Не забывайте о волосах. Еще одна вещь, которая может повлиять на то, какую сторону лица вам следует фотографировать — особенно для женщин, — это часть их волос и челка. Обычно — но не всегда — если у женщины есть челка там, где волосы падают на лоб, вам нужно снимать со стороны лица, где прядь волос, — чтобы вы могли видеть больше ее лица.
Конечно, будет исключение, если это сторона лица с заметно большим глазом.
Много раз мне и моему визажисту приходилось работать, чтобы убедить модель или объект в том, что они сделали пробор не с той стороны.Как только они видят разницу на фото — они всегда убеждаются. Как я уже упоминал, люди часто ДУМАЮТ, что знают свои лучшие стороны, но это не значит, что они правы.
Простых ярлыков нет.
Итак, для тех из вас, кто любит простые правильные или неправильные ответы — ИЗВИНИТЕ, это не так просто — даже несмотря на то, что многие пытались ответить таким образом. Успех в фотографии кроется в деталях. Вы должны научиться «ВИДЕТЬ» детали и обращать на них внимание. Остальное — это просто решение основных проблем.Другими словами — это требует большой практики, чтобы соответствовать этому.
Последний указатель…. Я упомянул, что прорабатываю все это во время беседы со своим предметом. Для некоторых из вас это может быть сложно. Если этот метод не работает для вас, просто возьмите объект под разными углами, пока он делает свои пробные снимки.