Мишени для пневматики А4 распечатать
Мишени для пневматики очень грубо можно разделить на два вида:
- обычные, круглые, с нанесенной на них очковой разметкой;
- силуэты.
Подбор мишени второго типа является делом индивидуальным, зависит от интересов, настроения стрелка. В продаже среди них – кабаны, белки, зайцы, силуэты людей и т.д. Выбор удовлетворит почти каждого. Если же вы не почти каждый, то и тут есть выход. Печатаем фотографии своих любимых котов, соседей, начальников…. ну вы сами знаете, развешиваем по заборам и все. Мишени готовы. Ну это было так, небольшое лирическое отступление на тему спасения нервов.
!!! Скачать мишени можно в конце этой статьи
С круглыми мишенями все проще. Они обычные и круглые, и привычны нам еще с детства, их видим в тирах, фильмах (хотя редко в фильмах стреляют по мишеням), крупных соревнованиях по стрельбе (вроде олимпиады). Именно они всплывают в сознании любого человека при слове «мишень».
Так вот, в сфере пневматического оружия (из чего мы и стреляем на хардболе) существует две стандартных мишеней: мишень №8 и мишень №9, закрепленных в требованиях Международной Федерации стрельбы.
Мишень №8
Мишень №8 применяется для стрельбы из пневматической винтовки с расстояния 10 метров. Для любителей измерять линейкой круги на бумаге приведем ее размеры:
|
Круг 10 |
0.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 9 |
5.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 8 |
10.5 мм |
(±0. |
|
Круг 7 |
15.5 мм |
(±0.1 мм) |
Круг 6 |
20.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 5 |
25.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 4 |
30.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 3 |
35.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
|
40.5 мм |
(±0. |
|
Круг 1 |
45.5 мм |
(±0.1 мм) |
1 мм)
1 мм)Мишень №9
Мишень №9 применяется при стрельбе из пневматического пистолета с тех же 10 метров.
|
Круг 10 |
11.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 9 |
27.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 8 |
43.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 7 |
59.5 мм |
(±0. |
|
Круг 6 |
75.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 5 |
91.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 4 |
107.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 3 |
123.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 2 |
139.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 1 |
155.5 мм |
(±0. |
1 мм)
1 мм)Стоит отметить, что эти мишени удобны как для развлекательных целей, так и для пристрелки пневматики.
Упражнения для стрельбы из пневматики
На этих же мишенях проводится целых 5 упражнений, 4 из которых входят в олимпийскую программу.
Сами упражнения делятся на 2 категории: упражнения с пневматической винтовкой (ВП) и упражнения с пневматическим пистолетом.
Упражнения с пневматической винтовкой
- ВП-4 – используется соответственно мишень №8, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 40 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 15 минут.
- ВП-6 – мишень №8, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 60 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 45 минут.
Упражнения с пневматическим пистолетом
- ПП-1 — мишень №9, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 20 выстрелов попадают в зачет (упражнение не входит в олимпийскую программу соревнований).
- ПП-2 — мишень №9, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 40 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 15 минут.
- ПП-3 — мишень №9, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 60 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 45 минут.
Мужчины выполняют упражнения ПП-3, ВП-6, женщины – ПП-2, ВП-4.
Видео про стрельбу
Скачать мишени
Ну и собственно сами мишени. Мишени прилагаются в формате А4 – можно скачать и спокойно распечатать на любимом принтере.
Формат файлов PDF. У кого не открывается, скачиваем STDU Viewer — http://www.stduviewer.ru/
Скачать мишень 8 пневматическая
Скачать мишень 9 пневматическая
Подпишитесь на наши новости
Поделитесь интересным материалом с друзьями
Мишени для пневматики А4 распечатать
Мишени для пневматики очень грубо можно разделить на два вида:
- обычные, круглые, с нанесенной на них очковой разметкой;
- силуэты.
Подбор мишени второго типа является делом индивидуальным, зависит от интересов, настроения стрелка. В продаже среди них – кабаны, белки, зайцы, силуэты людей и т.д. Выбор удовлетворит почти каждого. Если же вы не почти каждый, то и тут есть выход. Печатаем фотографии своих любимых котов, соседей, начальников…. ну вы сами знаете, развешиваем по заборам и все. Мишени готовы. Ну это было так, небольшое лирическое отступление на тему спасения нервов.
!!! Скачать мишени можно в конце этой статьи
С круглыми мишенями все проще. Они обычные и круглые, и привычны нам еще с детства, их видим в тирах, фильмах (хотя редко в фильмах стреляют по мишеням), крупных соревнованиях по стрельбе (вроде олимпиады). Именно они всплывают в сознании любого человека при слове «мишень». И, как и полагается в любой сфере нашего мира, на любую мелочь найдется свой стандарт.
Так вот, в сфере пневматического оружия (из чего мы и стреляем на хардболе) существует две стандартных мишеней: мишень №8 и мишень №9, закрепленных в требованиях Международной Федерации стрельбы.
Мишень №8
Мишень №8 применяется для стрельбы из пневматической винтовки с расстояния 10 метров. Для любителей измерять линейкой круги на бумаге приведем ее размеры:
|
Круг 10 |
0.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 9 |
5.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 8 |
10.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 7 |
15.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 6 |
20. |
(±0.1 мм) |
|
Круг 5 |
25.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 4 |
30.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 3 |
35.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 2 |
40.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 1 |
45.5 мм |
(±0.1 мм) |
5 ммМишень №9
Мишень №9 применяется при стрельбе из пневматического пистолета с тех же 10 метров.
|
Круг 10 |
11.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 9 |
27.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 8 |
43.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 7 |
59.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 6 |
75.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 5 |
91. |
(±0.1 мм) |
|
Круг 4 |
107.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 3 |
123.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 2 |
139.5 мм |
(±0.1 мм) |
|
Круг 1 |
155.5 мм |
(±0.1 мм) |
5 ммСтоит отметить, что эти мишени удобны как для развлекательных целей, так и для пристрелки пневматики.
Упражнения для стрельбы из пневматики
На этих же мишенях проводится целых 5 упражнений, 4 из которых входят в олимпийскую программу.
Сами упражнения делятся на 2 категории: упражнения с пневматической винтовкой (ВП) и упражнения с пневматическим пистолетом.
Упражнения с пневматической винтовкой
- ВП-4 – используется соответственно мишень №8, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 40 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 15 минут.
- ВП-6 – мишень №8, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 60 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 45 минут.
Упражнения с пневматическим пистолетом
- ПП-1 — мишень №9, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 20 выстрелов попадают в зачет (упражнение не входит в олимпийскую программу соревнований).
- ПП-2 — мишень №9, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 40 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 15 минут.
- ПП-3 — мишень №9, стрельба ведется стоя, с расстояния 10 метров, 60 выстрелов попадают в зачет, общее время выполнения стрельбы – 1 час 45 минут.
Мужчины выполняют упражнения ПП-3, ВП-6, женщины – ПП-2, ВП-4.
Видео про стрельбу
Скачать мишени
Ну и собственно сами мишени. Мишени прилагаются в формате А4 – можно скачать и спокойно распечатать на любимом принтере.
Формат файлов PDF. У кого не открывается, скачиваем STDU Viewer — http://www.stduviewer.ru/
Скачать мишень 8 пневматическая
Скачать мишень 9 пневматическая
Подпишитесь на наши новости
Поделитесь интересным материалом с друзьями
Тренировочные мишени для А4 в векторном формате
Voloha89
Спасибо огромное!
Очень интересные и качественные мишени!
Америкос
Отмечусь. Спасибо!
K3nny
Спасибо!
spitsnn
Подкину.
https://drive.google.com/open?…c2c0WVc3eHdmdFE
— на 50 метрах зона «40» для пули 4.5 мм- 0.5 МОА по внешним границам пуль.Далее шаг 0.5 МОА
-На 25 метрах.Если пуля накрывает белую точку внутри центрального черного кружка она в зоне 0.5 МОА.Если её край не выходит за кольцо «40» она в зоне 1 МОА.
Просто круги 40 мм.
https://drive.google.com/open?…NVlESVVOaGRIaDg
Demetriu$
спасибо
gnom
ВОЛПО на 25м только 9-10 зоны 24штВо! Вот это действительно нужная мишень 😊
Kinnn
Спасибо, скачал по-быстрому.
sstyle
Создал мишень для отстрела разных пуль. Предполагаются три группы по 5-10 пуль в каждую. Крест для прицеливания выше центральной точки мишени ровно на 1MOA (50 метров). Круги соответственно 10,15,20,25мм.
Сверху можно подписать размер группы в мм, а справа информация по используемым пулям в ряду. Например JSB Exact 4.52, средний размер группы, а дальше два маркировки матрицы.
Скачать векторный PDF для печати: https://www.dropbox.com/s/esc3…ellets.pdf?dl=0
Const_nn
А нету ли у кого пистолетных мишеней в векторном формате?
И силуэтов? Курочек, барашков и остальных? Для тренировки бы…
strannyks
Const_nnУ меня только в .
А нету ли у кого пистолетных мишеней в векторном формате?
doc есть.GoldenMike
Могу дать пару коробок бумаги для мишеней А4 (одна сторона использована).Листы не мятые.
Набор классических мишеней | Пневматическое оружие
Когда я покупал свой первый пневматический пистолет, больше всего меня интересовала его точность, потому что первое, чем я собирался заниматься – это прицельная стрельба. Банки, бутылки, спичечные коробки – это весело и зрелищно, но абсолютно бесполезно в плане тренировок в меткости. Не всегда видно, куда пуля попала, сложно корректировать огонь, не так хорошо виден разброс пуль. Поэтому большую часть времени я посвятил стрельбе по мишеням.
Во-первых, удобно анализировать свои ошибки.
Во-вторых, стреляя в точечную мишень – десятку – чисто психологически стреляешь более кучно, чем по банке Кока-Колы.
И, наконец, в-третьих, с мишенями намного интереснее проводить маленькие дружеские и дачные соревнования, чем с банками – никаких споров – только факты на бумаге! Так что мой выбор пал на занятия – пусть даже и на очень любительском уровне – стрелковым спортом.
Конечно, для стендовой стрельбы такой пистолет совсем не подходит, но вот для отработки навыков практической стрельбы и Олимпийской – в самый раз!
А на написание данной статьи меня подтолкнула, опять же, нехватка нужной мне информации на просторах Интернета. Так что искателям глубокого философского смысла, красивого слова и духовной поэзии, думаю, нечего будет искать в моей статье, а вот некоторым из стрелков, как я надеюсь, мой материал может оказать небольшую помощь.
Да, с одной стороны, вроде бы, скажете Вы – мишеней и так полно в Интернете. Достаточно ввести в поисковик соответствующий запрос, и на страницу выпадает великое множество самых разнообразных по формам, цвету и вкусу мишеней – бери не хочу. Да и в Вашем любимом оружейном магазине за достаточно невысокую цену можно прикупить пачку-другую мишеней безо всякого труда. Но лично мне этот путь не подошёл по трём причинам:
Во-первых, учитывая частоту моих тренировок, мишени у меня улетали как горячие пирожки – ведь именно по ним я стрелял львиную долю времени.
А деньги, как говорится, лишними не бывают – так что сэкономленные средства я предпочёл пустить на дела благие.
Во-вторых, если стрелять и тренироваться – то по чему-то утверждённому и стандартному – а картинку сложно напечатать миллиметр в миллиметр. Да и возиться не хотелось, честно говоря.
Ну и в-третьих, что явилось для меня решающей причиной, мне хотелось иметь возможность «настраивать» мишень под меня, ну, или, под что и кого угодно вообще. Объясню, что я имею ввиду. У меня далеко не идеальное зрение, и если взять классическую Олимпийскую мишень, то на зачётном расстоянии – 10 метров – я просто не вижу всех линий чётко, что вызывает некоторые неудобства. Поэтому лично мне необходимо корректировать толщину линий мишени, но, при этом, не нарушая размеры стандарта. А в некоторых случаях, например, просто хочется сделать её цветной – чисто для атмосферы и веселья.
Немного расскажу о том, что мне было интересно.
Сначала об Олимпийской стрельбе.
В Олимпийские дисциплины входит 3 упражнения для пневматического пистолета:
это упражнение ПП-1 (дистанция 10 метров, мишень № 9, 20 зачётных выстрелов),
упражнение ПП-2 (дистанция 10 метров, мишень № 9, 40 зачётных выстрелов)
и упражнение ПП-3 (дистанция 10 метров, мишень № 9, 60 зачётных выстрелов).
Как видите, все упражнения проводятся по мишени № 9 – она-то нас и интересует.
Перерыв Интернет, я так и не нашёл какого-нибудь универсального и регулируемого бланка мишени, так что пришлось рисовать свой. Универсальный и регулируемый под себя. Поясню. Ниже Вы увидите ссылки на 4 файла, 2 из которых – Олимпийская мишень на 10 метров для пневматического пистолета и стандартная мишень для тира, используемая во всех маленьких любительских тирах, расположенных в торговых комплексах, парках и кинотеатрах. Она немного меньше, так как предназначена для стрельбы с расстояния 5-7 метров.
Также очень удобна для домашнего тира – я использую её для стрельбы дома в коридоре, так как 10 метров у меня там ну никак не получается. Мишени представляют собой универсальные файлы популярного формата .doc. Всё, что Вам надо – это распечатать их у себя на принтере и, для большей реалистичности, вырезать по пунктирной рамке. Конечно, если не лень. Для удобства проведения дружеских соревнований на мишени вставлены заполняемые идентификационные поля.
«Но чем же эти мишени отличаются от тысячи подобных, раскиданных по интернету?» — конечно же, спросите Вы. Отвечаю.
Во-первых, размер Олимпийской мишени выверен. Вам не нужно подбирать масштаб печати рисунка или тип заполнения зоны печати pdf-файла. Вы просто печатаете лист и получаете полноразмерную стандартную Олимпийскую мишень.
Во-вторых, размер мишени, или же каждого круга легко регулировать, если Вы хотите переделать её для винтовки, в №6, к примеру, или в №-как-я-хочу.
И, в-третьих, благодаря тому, что я вручную рисовал мишень, толщина и цвет линий и заливки также легко регулируются в свойствах каждого круга – для этого достаточно кликнуть на мишени правой кнопкой мыши и выбрать в появившемся меню пункт «Группировка –>Разгруппировать», после чего творить с мишенью что заблагорассудится.
Так что если Вам не нравится что-то в виде или размере мишени – всё в Ваших руках!
Соревнования же МКПС (IPSC) куда более разнообразны. Для тех, кто чуть-чуть не в курсе, что сия аббревиатура означает, поясню:
МКПС — Международная Конфедерация Практической Стрельбы (ну, или по-английски, IPSC — International Practical Shooting Confederation).
Вообще, в соревнованиях по практической стрельбе используется совсем не одна, и даже не две мишени – их великое множество – и не только из бумаги (картона). Именно благодаря этому, как и обилию упражнений, данный вид спорта столь зрелищен и захватывающ!
Но сейчас я буду вести разговор только о стандартной восьмиугольной мишени МКПС, отражающей реальные формы и размеры объектов.
По всем правилам, изготавливается она из картона, имеет размер 45х57 сантиметров и разделена на зачетные зоны, за попадания в которые начисляются очки. Названия зон — A («альфа»), C («чарли») и D (дельта»). Как правило, по каждой мишени производится два выстрела.
Главное правило изготовления мишени – нанесение зачётных зон перфорацией. Это делается для того, чтобы зоны не были видны стрелку с дистанции 3 метров, что придаёт упражнениям сложности и реалистичности.
Форма и зоны данной мишени обусловлены формой и зонами поражения человеческого тела, рекомендациям ФБР: «поскольку немедленное поражение не может быть гарантировано ни какой комбинацией калибров и пуль, агент ФБР должен вести огонь на поражение до тех пор, пока цель представляет собой реальную угрозу… Выстрелите в грудь дважды. Остановитесь и оцените положение. Если бой не прекратился тщательно цельтесь в голову и стреляйте одиночными выстрелами до тех пор, пока не попадете…».
Словом, как объяснял мне инструктор по практической стрельбе, никакое поражение не даёт 100%-ной гарантии прекращения нападения, но 2 выстрела в «зону альфа» («А» на мишени IPSC), хотя бы на время остановят любого нападающего – будь то нечувствительный к повреждениям обдолбанный наркоман, или террорист в бронежилете (конечно, речь идёт об огнестрельном оружии в данном случае). К тому же, попасть критично в грудь гораздо проще, чем в маленькую и юркую голову.
Если Вам кажется, что эта мишень – «фигня», что Вы с закрытыми глазами её «уложите», то не забывайте, что соревнования МКПС – это не статичная стрельба по мишени, а динамичное поражение мишеней с различных позиций, через препятствия и, в том числе, в движении. Причём, при стрельбе из пистолета – как правило, с расстояния 25 метров!
Представленная стандартная мишень МКПС применяется в соревнованиях по практической стрельбе из пистолета, карабина и ружья. Её вытянутый аналог — универсальная мишень МКПС (размером 45х75 сантиметров) используют только для поражения из карабина или ружья.
Её я рисовать не стал.
Кроме этих мишеней в соревнованиях по практической стрельбе используются стальные мишени поппер и пеппер-поппер, стальные же тарелки и различные другие мишени – картонные, металлические и даже пластиковые (так называемый, «самозатягивающийся» пластик показал себя очень удобным для применения в качестве мишеней)! Не буду сейчас останавливаться на всех их. Если кому интересно – отпишитесь в комментариях, и я посвящу им отдельную статью.
Кстати, в пользу практической стрельбы говорит хотя бы тот факт, что, благодаря задачам, которые она перед собой ставит (развитие навыков безопасного обращения с оружием), за более чем 35-летнюю историю этого вида спорта, не произошло ни одного несчастного случая, связанного с оружием!
В ссылках внизу статьи Вы увидите 2 варианта этой мишени – это, непосредственно, стандартная мишень МКПС, сделанная в натуральную величину и представленная в формате .xls, и она же, но уменьшенная до формата листа А4 , то есть ровно на 44%.
Она представлена в формате .doc.
Если Вы захотите распечатать полноразмерный вариант мишени, то просто печатайте предоставленный файл в том виде, в котором он представлен – разбивку на страницы Excel сделает за Вас, и всё, что Вам останется – обрезать и склеить полученные листы. И, в идеале, перенести мишень на картон – как и требуется по правилам. При желании – откорректировать цвет и толщину линий и букв через их свойства.
Если же заниматься рукоделием Вам ну никак не хочется, да и для стрельбы с небольших дистанций Вам подойдёт и уменьшенная мишень – аналогично: просто печатайте предоставленный файл, при желании изменив тип, цвет и толщину линий и букв – специально рисовал полностью настраиваемые мишени!
Хотите большей реалистичности – вырезайте мишени по контуру и вешайте на две вертикальные стойки – как на соревнованиях. Единственное пожелание – стойки должны кончаться за мишенью и не выходить сверху неё!
Ну и напоследок, немножко выдержек относительно этих мишеней из правил IPSC для желающих:
Во-первых, зачётными являются только зоны A, C и D.
Тонкая граница мишени, хоть и не должна быть видна с расстояния стрельбы, очков не приносит. А вот на непоражаемых мишенях (покрашенных в другой цвет) эта граница должна быть хорошо различима.
Во-вторых, кроме так называемых «заложников» — непоражаемых мишеней, скрывать часть мишени, затрудняя стрельбу, могут и другие факторы. Например, твёрдое непробиваемое покрытие (поражение которого карается штрафом) или пробиваемое покрытие (сквозь которое можно вести стрельбу). Если второе в домашних условиях изготовить несложно хоть из бумаги, хоть из целлофана, то первое можно имитировать – например, срезав или закрасив/залепив часть мишени. При этом в первом случае на мишени необходимо сделать новую незачётную границу вдоль всего среза.
Главное требование к твёрдому частично закрывающему мишень покрытию — оно не должно полностью закрывать зону А!
Так что ничего не мешает Вам, распечатав данные мишени, даже в домашних/дачных условиях организовать свой собственный турнир в соответствии со всеми правилами МКПС!
И, повторюсь для критиков, которые всегда находятся – мне захотелось сделать такие мишени – и я их сделал.
Регулируемые. Под себя. Для себя. А раз уж всё равно их сделал – то решил поделиться с единомышленниками. Если кому-то они помогут – я рад, если никому не нужны – что ж, как минимум мне они помогли. И как минимум я их использую.
Если же у кого-то возникнут вопросы или идеи относительно работы с файлами – с удовольствием на них отвечу в комментариях.
А теперь, собственно, и сами ссылки для скачивания:
Олимпийская мишень
Мишень для тира
Стандартная мишень МКПС формата А4 (44%)
Стандартная полноразмерная мишень МКПС
P.S. Кстати, прочитал тут, что «устойчивый навык эффективного владения пистолетом у большинства стрелков вырабатывается после тренировок общей продолжительностью 50 часов и не менее 1000 выстрелов».
Побежал тренировать, чего и Вам от всей души желаю, друзья!
А все вопросы, замечании и пожелании – в комментарии. Буду очень рад им!
Ваш художник,
Тазеев Игорь
Поделись ссылкой на статью «Набор классических мишеней» с друзьями:
F-class — Федерация Высокоточной Стрельбы России
F-class
Ф-класс – дисциплина высокоточной стрельбы, в которой огонь ведется по бумажным мишеням на большие дистанции (800, 900 и 1000 ярдов, что составляет 731, 823 и 914 метров, соответственно). Спортсмены стреляют из положения лёжа из винтовок с оптическими прицелами по подъемным или электронным мишеням. В соревнованиях используются стандартизированная мишень, размер центрального круга которой составляет всего 12,8 см. Высоких результатов в Ф-классе можно достигнуть, только подготовив стрелковый комплекс, обеспечивающий кучность стрельбы не менее 0,5 МОА, а также имея хорошие навыки чтения ветра.
Оружие и оборудование. Дисциплина делится на 2 класса в соответствии с используемым стрелками оружием и оборудованием:
- F-TR – винтовки под патроны .223Rem и .308Win массой до 8,25 кг с сошками.
- F-open – винтовки любых калибров до 0,35 дюйма (8 мм) массой не более 10 кг. Допускается использование специального регулируемого переднего упора.
В обоих классах стрелки используют кожаные мешки, набитые песком, в качестве упора под приклад винтовки. Разрешается использование труб для наблюдения за флагами и миражом, что помогает в чтении ветра.
Запрещено использовать:
- ДТК и модераторы;
- электронные устройства, такие как баллистические калькуляторы и анемометры (приборы для измерения скорости и направления ветра).
Мишени. При использовании электронных мишеней стрелок может наблюдать свои попадания на экране собственного мобильного телефона или планшета на стрелковом рубеже.
В случае использования подъемных мишеней, попадания на них отмечает мишенная бригада, находящаяся в специальном бункере под мишенями. Для поиска пулевого отверстия и его отмечания ярким заметным маркером, мишень опускается в находящейся под ней бункер, а затем поднимается, чтобы стрелок мог увидеть в оптику отмеченное попадание и продолжить стрельбу.
Ветер. При стрельбе на большие дистанции основную сложность составляет учет влияния ветра на снос пули. Скорость и направление ветра, а также их изменение, стрелки определяют по специальным ветровым флагам, устанавливаемым на стрельбище. Флаги длиной 3,65 метра устанавливаются на флагштоках высотой 6 метров на всем протяжении от стрелковой линии до мишеней.
Соревнования. Стрелки делают по 2 пристрелочных и 15-20 зачетных выстрелов в мишень в течение ограниченного времени. Попадание в центр мишени оценивается в 5 очков, во внешний круг – 2 очка. Победитель выявляется по количеству набранных очков.
Соревнования проводятся как в личном, так и в командном формате.
Ежегодно в России проводятся несколько соревнований по Ф-классу в Москве, Санкт-Петербурге, Волгограде, Дагестане, Белгороде, Самаре и других регионах.
Читать подробнееизображений, фотографий и векторных изображений для стрельбы по мишеням
В настоящее время вы используете старую версию браузера, и ваш опыт работы может быть не оптимальным. Пожалуйста, подумайте об обновлении. Учить больше. ImagesImages homeCurated collectionsPhotosVectorsOffset ImagesCategoriesAbstractAnimals / WildlifeThe ArtsBackgrounds / TexturesBeauty / FashionBuildings / LandmarksBusiness / FinanceCelebritiesEditorialEducationFood и DrinkHealthcare / MedicalHolidaysIllustrations / Clip-ArtIndustrialInteriorsMiscellaneousNatureObjectsParks / OutdoorPeopleReligionScienceSigns / SymbolsSports / RecreationTechnologyTransportationVectorsVintageAll categoriesFootageFootage homeCurated collectionsShutterstock SelectShutterstock ElementsCategoriesAnimals / WildlifeBuildings / LandmarksBackgrounds / TexturesBusiness / FinanceEducationFood и DrinkHealth CareHolidaysObjectsIndustrialArtNaturePeopleReligionScienceTechnologySigns / SymbolsSports / RecreationTransportationEditorialAll categoriesEditorialEditorial главнаяРазвлеченияНовостиРоялтиСпортМузыкаМузыка домойПремиумBeatИнструментыShutterstock EditorМобильные приложенияПлагиныИзменение размера изображенияКонвертер файловСоздатель коллажейЦветовые схемыБлогГлавная страница блогаДизайнВидеоКонтроллерНовостиPremiumBeat blogEnterprisePric ing
Войти
Зарегистрироваться
Меню
ФильтрыОчистить всеВсе изображения- Все изображения
- Фото
- Векторы
- Иллюстрации
- Редакция
- Кадры
- Музыка
- Поиск по изображению
стрельба по мишеням
UIT Shoot • N • C® 20 см 25/50 м Мишень — 30 мишеней — Walmart. com
«,» tooltipToggleOffText «:» Нажмите на переключатель, чтобы получить
com БЕСПЛАТНАЯ доставка на следующий день!
«,» tooltipDuration «:» 5 «,» tempUnavailableMessage «:» Скоро вернусь! «,» TempUnavailableTooltipText «:»Мы прилагаем все усилия, чтобы снова начать работу.
- Временно приостановлено в связи с высоким спросом.
- Продолжайте проверять наличие.
0″}, «search»: {«searchUrl»: «/ search /», «enabled»: «false», «tooltipText»: « Скажите нам, что вам нужно
» , «tooltipDuration»: 5000, «nudgeTimePeriod»: 10000}}}, «uiConfig»: {«webappPrefix»: «», «artifactId»: «header-footer-app», «applicationVersion»: «20. 0,40 «,» applicationSha «:» 41ed8468826085770503056bd2c9bc8be5b55386 «,» applicationName «:» верхний колонтитул «,» узел «:» dc394d62-f7b4-48c4-b2e1-0a05ed8da9b9 «,» a2-prod «:» e » oneOpsEnv «:» prod-a «,» profile «:» PROD «,» basePath «:» / globalnav «,» origin «:» https://www.walmart.com «,» apiPath «:» / header- нижний колонтитул / электрод / api «,» loggerUrl «:» / заголовок-нижний колонтитул / электрод / api / logger «,» storeFinderApi «: {» storeFinderUrl «:» / store / ajax / primary-flyout «},» searchTypeAheadApi «: { «searchTypeAheadUrl»: «/ search / autocomplete / v1 /», «enableUpdate»: false, «typeaheadApiUrl»: «/ typeahead / v2 / complete», «taSkipProxy»: false}, «emailSignupApi»: {«emailSignupUrl»: » / account / electro / account / api / subscribe «},» feedbackApi «: {» fixedFeedbackSubmitUrl «:» / customer-survey / submit «},» logging «: {» logInterval «: 1000,» isLoggingAPIEnabled «: true,» isQuimbyLoggingFetchEnabled «: true,» isLoggingFetchEnabled «: true,» isLoggingCacheStatsEnabled «: true},» env «:» production «},» envInfo «: {» APP_SHA «:» 41ed8468826085770503056ERSbe2c9b «,» APP38 «,» APP «:0. 40-41ed84 «},» expoCookies «: {}} Укажите местоположение
Введите почтовый индекс или город, штат. Ошибка: введите действительный почтовый индекс или город и штат. Обновите местоположение
Хорошие новости — вы все равно можете получить бесплатную двухдневную доставку, бесплатный самовывоз и многое другое.
Продолжить покупкиПопробуйте другой почтовый индекс Walmart + поможет вам сэкономить больше времени и денег в этот праздник.
Содержание
- 1 Параметры
- 1.1 Физические атрибуты
- 1.1.1 Обработка Имя
- 1.1.2 fМасса
- 1.1.3 fInitialDragCoeff
- 1.1.4 fDownForceModifier
- 1.1.5 f Процент погруженных
- 1.1.6 vecCentreOfMassOffset
- 1.1.7 VecInertiaMultiplier
- 1.2 Атрибуты передачи
- 1.2.1 fDriveBiasFront
- 1.2.2 nInitialDriveGears
- 1.2.3 fInitialDriveForce
- 1. 2.4 fDriveInertia
- 1,2.5 fClutchChangeRateScaleUpShift
- 1.2.6 fClutchChangeRateScaleDownShift
- 1.2.7 fInitialDriveMaxFlatVel
- 1.2.8 fBrakeForce
- 1.2.9 fBrakeBiasFront
- 1.2.10 fHandBrakeForce
- 1.2.11 f Блокировка рулевого управления
- 1.3 Характеристики сцепления колес
- 1.3.1 fTractionCurveMax
- 1.3.2 fTractionCurveMin
- 1.3.3 fTractionCurveLateral
- 1.3.4 fTractionSpringDeltaMax
- 1.3.5 fLowSpeedTractionLossMult
- 1.3.6 fCamberStiffnesss
- 1.3.7 fTractionBiasFront
- 1.3.8 fTractionLossMult
- 1.4 Атрибуты подвески
- 1.4.1 f Подвеска Force
- 1.4.2 f ПодвескаCompDamp
- 1.4.3 fSuspensionReboundDamp
- 1.4.4 fSuspensionUpperLimit
- 1.4.5 fSuspensionLowerLimit
- 1.4.6 f Подвеска Подъем
- 1.4.7 fSuspensionBiasFront
- 1. 4.8 fAntiRollBarForce
- 1.4.9 fAntiRollBarBiasFront
- 1.4.10 fRollCentreHeightFront
- 1.4.11 fRollCentreHeightRear
- 1.5 Атрибуты урона
- 1.5.1 fCollisionDamageMult
- 1.5.2 fWeaponDamageMult
- 1.5.3 fDeformationDamageMult
- 1.5.4 fEngineDamageMult
- 1.5.5 fБензобак Объем
- 1.5.6 fOilVolume
- 1.6 Прочие атрибуты
- 1.6.1 fSeatOffsetDistX
- 1.6.2 fSeatOffsetDistY
- 1.6.3 fSeatOffsetDistZ
- 1.6.4 nMonetaryValue
- 1.6.5 strModelFlags
- 1.6.6 strHandlingFlags
- 1.6.7 strDamageFlags
- 1.6.8 AI Обращение
- 2 SubHandlingData
- 2,1 CBoatHandlingData
- 2.1.1 fBoxFrontMult
- 2.1.2
Предварительная обработка графических данных
image_dataset_from_directory функция
тс. keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
каталог
label = "предполагаемый",
label_mode = "int",
class_names = Нет,
color_mode = "RGB",
batch_size = 32,
image_size = (256, 256),
shuffle = True,
seed = Нет,
validation_split = Нет,
подмножество = Нет,
интерполяция = "билинейный",
follow_links = Ложь,
)
Создает tf.data.Dataset из файлов изображений в каталоге.
Если ваша структура каталогов:
main_directory /
...class_a /
...... a_image_1.jpg
...... a_image_2.jpg
... class_b /
...... b_image_1.jpg
...... b_image_2.jpg
Затем вызов image_dataset_from_directory (main_directory, labels = 'inferred') вернет tf.data.Dataset , который возвращает пакеты изображений из
подкаталоги class_a и class_b вместе с метками
0 и 1 (0 соответствует class_a и 1 соответствует class_b ).
Поддерживаемые форматы изображений: jpeg, png, bmp, gif.Анимированные изображения обрезаются до первого кадра.
Аргументы
- каталог : каталог, в котором расположены данные.
Если
метки «предполагаются», он должен содержать
подкаталоги, каждый из которых содержит изображения для класса.
В противном случае структура каталогов игнорируется. - ярлыки : Либо «предполагаемый»
(метки генерируются из структуры каталогов),
или список / кортеж целочисленных меток того же размера, что и количество
файлы изображений, найденные в каталоге.Этикетки следует отсортировать по
в алфавитно-цифровом порядке путей к файлам изображений
(получено через
os.walk (каталог) на Python). - label_mode :
— ‘int’: означает, что метки закодированы как целые числа
(например, для
sparse_categorical_crossentropy потеря ). — «категоричный» означает, что ярлыки
закодирован как категориальный вектор
(например, для categoryorical_crossentropy потери ).
— «двоичный» означает, что метки (их может быть только 2)
кодируются как скаляры float32 со значениями 0 или 1
(е.грамм. для binary_crossentropy ).
— Нет (без ярлыков). - class_names : Допустимо только в том случае, если «метки» являются «предполагаемыми». Это явный
список имен классов (должен совпадать с именами подкаталогов). Используемый
контролировать порядок занятий
(в противном случае используется алфавитно-цифровой порядок).
- color_mode : Одно из значений «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb».
Будут ли изображения преобразованы в
иметь 1, 3 или 4 канала.
- batch_size : Размер пакетов данных.По умолчанию: 32.
- image_size : Размер для изменения размера изображений после их чтения с диска. По умолчанию
(256, 256) .
Поскольку конвейер обрабатывает пакеты изображений, которые все должны иметь
того же размера, это должно быть предусмотрено. - перемешать : перемешивать ли данные. По умолчанию: True.
Если установлено значение False, данные сортируются в алфавитно-цифровом порядке.
- seed : Дополнительное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
- validation_split : необязательное число с плавающей запятой между 0 и 1,
часть данных, которые нужно зарезервировать для проверки.
- подмножество : Одно из «обучение» или «проверка».
Используется, только если установлено значение
validation_split . - интерполяция : Строка, метод интерполяции, используемый при изменении размера изображений.
По умолчанию
билинейный . Поддерживает билинейный , ближайший , бикубический , площадь , lanczos3 , lanczos5 , гауссов , mitchellcubic . - follow_links : посещать ли подкаталоги, на которые указывают символические ссылки.По умолчанию False.
Возврат
A tf.data.Dataset объект.
— Если label_mode равно None, это дает float32 тензоров формы (размер_пакета, размер_изображения [0], размер_изображения [1], число_каналов) ,
кодирование изображений (правила относительно num_channels см. ниже).
— В противном случае будет получен кортеж (изображения, метки) , где изображений имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) ,
и метки следует формату, описанному ниже.
Правила относительно формата этикеток:
— если label_mode равен int , метки представляют собой тензор формы int32 (размер_пакции) .
— если label_mode — это двоичный , метки являются тензором float32 1 и 0 формы (batch_size, 1) . — если label_mode является категориальным , метки являются тензором float32 формы (batch_size, num_classes) , представляющий собой горячую
кодирование индекса класса.
Правила относительно количества каналов в полученных изображениях:
— если color_mode — это оттенки серого ,
в тензорах изображения 1 канал.
— если color_mode — это rgb ,
В тензоре изображения есть 3 канала.
— если color_mode — это rgba ,
В изображении есть 4-х канальные тензоры.
load_img функция
tf.keras.preprocessing.image.load_img (
path, grayscale = False, color_mode = "rgb", target_size = None, interpolation = "ближайший"
)
Загружает изображение в формат PIL.
использование:
изображение = tf.keras.preprocessing.image.load_img (путь_к образу)
input_arr = keras. preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование одиночного изображения в пакет.
прогнозы = model.predict (input_arr)
Аргументы
- путь : путь к файлу изображения.
- оттенки серого : УСТАРЕЛО используйте
color_mode = "grayscale" . - color_mode : Одно из значений «оттенки серого», «rgb», «rgba».По умолчанию: «rgb».
Желаемый формат изображения.
- target_size : Либо
Нет (по умолчанию исходный размер)
или кортеж целых чисел (img_height, img_width) . - интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если
целевой размер отличается от размера загруженного изображения.
Поддерживаемые методы: «ближайший», «билинейный» и «бикубический».
Если установлена PIL версии 1.1. 3 или новее, то «lanczos» также
поддерживается.Если установлена PIL версии 3.4.0 или новее, «бокс» и
также поддерживаются «хамминг». По умолчанию используется «ближайший».
Возврат
Экземпляр образа PIL.
Повышает
- ImportError : если PIL недоступен.
- ValueError : если метод интерполяции не поддерживается.
img_to_array функция
tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img, data_format = None, dtype = None)
Преобразует экземпляр изображения PIL в массив Numpy.
использование:
из изображения импорта PIL
img_data = np.random.random (размер = (100, 100, 3))
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data)
массив = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)
Аргументы
- img : Входной экземпляр образа PIL.
- data_format : формат данных изображения, может быть либо «channels_first», либо
«каналы_последний».По умолчанию
Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы его не изменили,
по умолчанию «channels_last»). - dtype : Dtype для использования. По умолчанию
Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию
к «float32»)
Возврат
Массив 3D Numpy.
Повышает
- ValueError : если недопустимый
img или data_format передается.
ImageDataGenerator класс
tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (
featurewise_center = Ложь,
samplewise_center = Ложь,
featurewise_std_normalization = Ложь,
samplewise_std_normalization = Ложь,
zca_whitening = Ложь,
zca_epsilon = 1e-06,
диапазон_ вращения = 0,
width_shift_range = 0,0,
height_shift_range = 0,0,
яркость_диапазона = Нет,
shear_range = 0,0,
zoom_range = 0,0,
channel_shift_range = 0,0,
fill_mode = "ближайший",
cval = 0. 0,
horizontal_flip = Ложь,
vertical_flip = Ложь,
rescale = Нет,
preprocessing_function = Нет,
data_format = Нет,
validation_split = 0,0,
dtype = Нет,
)
Генерация пакетов данных тензорного изображения с увеличением данных в реальном времени.
Данные будут зацикливаться (партиями).
Аргументы
- featurewise_center : Boolean.
Установите для входного среднего значение 0 по набору данных по функциям.
- samplewise_center : логическое.Установите для каждого образца среднее значение 0.
- featurewise_std_normalization : логический.
Разделите входные данные по стандартным параметрам набора данных.
- samplewise_std_normalization : логический. Разделите каждый ввод на его стандартное значение.
- zca_epsilon : epsilon для отбеливания ZCA. По умолчанию 1e-6.
- zca_whitening : логический. Нанесите отбеливание ZCA.
- диапазон_ вращения : внутр. Диапазон градусов для случайных вращений.
- width_shift_range : Float, 1-D array-like or int
— float: доля общей ширины, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива.
— int: целое число пикселей из интервала
(-диапазон_ширина_диапазона, + диапазон_ширина_двига) — При width_shift_range = 2 возможных значений
целые числа [-1, 0, +1] ,
то же, что и для width_shift_range = [- 1, 0, +1] ,
в то время как с width_shift_range = 1.0 возможные значения — float
в интервале [-1,0, +1,0). - height_shift_range : Float, 1-D array-like or int
— float: доля общей высоты, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива.
— int: целое число пикселей из интервала
(-диапазон_высоты, + диапазон_высоты) — При height_shift_range = 2 возможных значений
целые числа [-1, 0, +1] ,
то же, что и для height_shift_range = [- 1, 0, +1] ,
в то время как с height_shift_range = 1. 0 возможные значения — числа с плавающей запятой
в интервале [-1,0, +1,0). - диапазон_ яркости : кортеж или список из двух чисел с плавающей запятой.Диапазон для комплектации
значение сдвига яркости от.
- shear_range : Float. Интенсивность сдвига
(Угол сдвига против часовой стрелки в градусах)
- диапазон масштабирования : плавающий или [нижний, верхний]. Диапазон случайного увеличения.
Если плавающее,
[нижний, верхний] = [1-диапазон_увеличения, 1 + диапазон_увеличения] . - channel_shift_range : плавающий. Диапазон случайных сдвигов каналов.
- fill_mode : Одно из значений {«постоянный», «ближайший», «отражать» или «переносить»}.По умолчанию — «ближайший».
Точки за пределами ввода закрашиваются
согласно заданному режиму:
— ‘константа’: kkkkkkkk | abcd | kkkkkkkk (cval = k)
— ‘ближайший’: aaaaaaaa | abcd | dddddddd
— ‘отразить’: abcddcba | abcd | dcbaabcd
— ‘обертка’: abcdabcd | abcd | abcdabcd
- cval : Float или Int. Значение, используемое для точек за пределами границ
когда
fill_mode = "constant" . - horizontal_flip : логическое значение. Произвольно переворачивайте входы по горизонтали.
- vertical_flip : логическое значение. Произвольно переворачивайте входы по вертикали.
- rescale : коэффициент масштабирования. По умолчанию Нет.
Если None или 0, масштабирование не применяется,
в противном случае мы умножаем данные на предоставленное значение
(после применения всех остальных преобразований).
- preprocessing_function : функция, которая будет применяться к каждому входу.
Функция запустится после изменения размера и увеличения изображения.
Функция должна принимать один аргумент:
одно изображение (тензор Numpy ранга 3),
и должен выводить тензор Numpy с той же формой.
- data_format : Формат данных изображения,
либо «каналы_первый», либо «каналы_последний». Режим «channels_last» означает, что изображения должны иметь форму
(образцы, высота, ширина, каналы) ,
Режим «channels_first» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, каналы, высота, ширина) .
По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем
Файл конфигурации Keras по адресу ~ / .keras / keras.json .
Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last». - validation_split : Float. Часть изображений, зарезервированных для проверки
(строго между 0 и 1).
- dtype : Dtype для использования для сгенерированных массивов.
Примеры
Пример использования .flow (x, y) :
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data ()
y_train = np_utils.to_categorical (y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical (y_test, num_classes)
datagen = ImageDataGenerator (
featurewise_center = True,
featurewise_std_normalization = Верно,
Rotation_range = 20,
width_shift_range = 0.2,
height_shift_range = 0,2,
horizontal_flip = True)
# вычислить количества, необходимые для поэлементной нормализации
# (стандартное, среднее и основные компоненты, если применяется отбеливание ZCA)
datagen.fit (x_train)
# соответствует модели на пакетах с увеличением данных в реальном времени:
model.fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32),
steps_per_epoch = len (x_train) / 32, эпохи = эпохи)
# вот более "ручной" пример
для e в диапазоне (эпохах):
print ('Эпоха', e)
партии = 0
для x_batch, y_batch в датагене.поток (x_train, y_train, batch_size = 32):
model.fit (x_batch, y_batch)
партии + = 1
если партии> = len (x_train) / 32:
# нам нужно разорвать цикл вручную, потому что
# генератор зацикливается бесконечно
перемена
Пример использования .flow_from_directory (каталог) :
train_datagen = ImageDataGenerator (
rescale = 1. / 255,
shear_range = 0,2,
zoom_range = 0,2,
horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
'данные / поезд',
target_size = (150, 150),
batch_size = 32,
class_mode = 'двоичный')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
'проверка данных',
target_size = (150, 150),
batch_size = 32,
class_mode = 'двоичный')
model.fit (
train_generator,
steps_per_epoch = 2000,
эпох = 50,
validation_data = validation_generator,
validation_steps = 800)
Пример преобразования изображений и масок вместе.
# создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами
data_gen_args = dict (featurewise_center = True,
featurewise_std_normalization = Верно,
диапазон_ вращения = 90,
width_shift_range = 0,1,
height_shift_range = 0,1,
zoom_range = 0,2)
image_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
# Предоставьте одинаковые аргументы начального числа и ключевого слова для методов соответствия и потока
семя = 1
image_datagen.fit (images, augment = True, seed = seed)
mask_datagen.fit (маски, augment = True, seed = seed)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory (
'данные / изображения',
class_mode = Нет,
seed = семя)
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory (
'данные / маски',
class_mode = Нет,
seed = семя)
# объединить генераторы в один, который дает изображение и маски
train_generator = zip (генератор_образа, генератор_маски)
model.fit (
train_generator,
steps_per_epoch = 2000,
эпох = 50)
поток метод
ImageDataGenerator.течь(
Икс,
y = Нет,
batch_size = 32,
shuffle = True,
sample_weight = Нет,
seed = Нет,
save_to_dir = Нет,
save_prefix = "",
save_format = "png",
подмножество = Нет,
)
Принимает массивы данных и меток, генерирует пакеты расширенных данных.
Аргументы
- x : входные данные. Массив Numpy ранга 4 или кортеж. Если кортеж, первый
элемент должен содержать изображения, а второй элемент — другой numpy
массив или список массивов numpy, который передается на вывод без
любые модификации.Может использоваться для подачи различных данных модели
вместе с изображениями. В случае данных в градациях серого ось каналов
массив изображений должен иметь значение 1, в случае данных RGB он должен
иметь значение 3, а в случае данных RGBA должно иметь значение 4.
- y : Этикетки.
- batch_size : Int (по умолчанию: 32).
- shuffle : Boolean (по умолчанию: True).
- sample_weight : Вес образцов.
- seed : Int (по умолчанию: None).
- save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании
укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения.
сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
- save_prefix : Str (по умолчанию:
'' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных
изображения (актуально, только если установлено значение save_to_dir ). - save_format : один из «png», «jpeg»
(актуально, только если установлено значение
save_to_dir ).По умолчанию: «png». - подмножество : подмножество данных (
«обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
Возврат
Итератор , дающий кортежи (x, y) где x — массив данных изображения.
(в случае ввода одного изображения) или список
массивов numpy (в случае с
дополнительные входы) и y — массив numpy
соответствующих этикеток.Если sample_weight не равно None,
Полученные кортежи имеют вид (x, y, sample_weight) .
Если y равно None, возвращается только массив numpy x .
flow_from_dataframe метод
ImageDataGenerator.flow_from_dataframe (
фрейм данных
directory = None,
x_col = "имя файла",
y_col = "класс",
weight_col = Нет,
target_size = (256, 256),
color_mode = "RGB",
классы = Нет,
class_mode = "категориальный",
batch_size = 32,
shuffle = True,
seed = Нет,
save_to_dir = Нет,
save_prefix = "",
save_format = "png",
подмножество = Нет,
интерполяция = "ближайший",
validate_filenames = True,
** kwargs
)
Принимает фрейм данных и путь к каталогу + генерирует пакеты.
Созданные пакеты содержат дополненные / нормализованные данные.
Простое руководство можно найти здесь.
Аргументы
- фрейм данных : фрейм данных Pandas, содержащий пути к файлам относительно
каталог (или абсолютные пути, если каталог — Нет) изображений
в строковом столбце. Он должен включать другие столбцы
в зависимости от class_mode : — если class_mode является "категориальным" (значение по умолчанию) он должен включать столбец y_col с
классы каждого изображения.Значения в столбце могут быть строкой / списком / кортежем
если один класс или список / кортеж, если несколько классов. — если class_mode — это "двоичный" или "разреженный" он должен включать данный y_col столбец со значениями классов в виде строк. — если class_mode есть "raw" или "multi_output" он должен содержать столбцы
указано в y_col . — если class_mode — это "вход" или Нет нет
необходим дополнительный столбец. - каталог : строка, путь к каталогу для чтения изображений. Если
Нет ,
данные в столбце x_col должны быть абсолютными путями. - x_col : строка, столбец в кадре данных
, который содержит имена файлов (или
абсолютные пути, если каталог — Нет ). - y_col : строка или список, столбец / с в кадре данных
, который имеет целевые данные. - weight_col : строка, столбец в кадре данных
, который содержит образец
веса.По умолчанию: Нет . - target_size : кортеж целых чисел
(высота, ширина) , по умолчанию: (256, 256) .
Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения. - color_mode : одно из «оттенков серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то
изображения будут преобразованы в 1 или 3 цветовых канала.
- классы : необязательный список классов (например,
['собаки', 'кошки'] ). По умолчанию
Никто. Если не указан, список классов будет автоматически
полученный из y_col , который будет отображаться в индексы меток, будет
быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса
имена для индексов классов можно получить через атрибут индекс_класса . - class_mode : один из «двоичный», «категориальный», «вход», «multi_output»,
«raw», sparse или None. По умолчанию: «категоричный».
Режим достижения целей:
—
"binary" : 1D numpy массив двоичных меток,
— «категориальный» : двумерный массив numpy меток с горячим кодированием.
Поддерживает вывод нескольких этикеток.
— «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы
с автоэнкодерами),
— "multi_output" : список значений различных столбцов,
— "raw" : массив значений в y_col столбцах,
— "sparse" : 1D numpy массив целочисленных меток, — Нет , нет целей
возвращаются (генератор выдаст только пакеты данных изображения,
что полезно использовать в модели .прогнозировать () ). - batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
- перемешать : следует ли перемешивать данные (по умолчанию: True)
- seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
- save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании
укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения.
сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
- save_prefix : ул.Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только
актуально, если установлено значение
save_to_dir ). - save_format : один из «png», «jpeg»
(актуально, только если установлено значение
save_to_dir ). По умолчанию: «png». - подмножество : подмножество данных (
«обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator . - интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если
целевой размер отличается от размера загруженного изображения.Поддерживается
методы:
«ближайший» , «билинейный» и «бикубический» . Если версия PIL
Установлена версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL
установлена версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» . - validate_filenames : логическое значение, следует ли проверять имена файлов изображений в
x_col . Если True , недопустимые изображения будут игнорироваться.Отключение этого
опция может привести к ускорению выполнения этой функции.
По умолчанию True . - ** kwargs : устаревшие аргументы для вывода предупреждений об устаревании.
Возврат
DataFrameIterator , выдающий кортежи (x, y) где x — это массив numpy, содержащий пакет
изображений с формой (размер_пакета, * целевой_размер, каналы) и y — множество соответствующих меток.
flow_from_directory метод
ImageDataGenerator.flow_from_directory (
каталог
target_size = (256, 256),
color_mode = "RGB",
классы = Нет,
class_mode = "категориальный",
batch_size = 32,
shuffle = True,
seed = Нет,
save_to_dir = Нет,
save_prefix = "",
save_format = "png",
follow_links = Ложь,
подмножество = Нет,
интерполяция = "ближайший",
)
Указывает путь к каталогу и генерирует пакеты расширенных данных.
Аргументы
- каталог : строка, путь к целевому каталогу. Он должен содержать один
подкаталог для каждого класса. Любые изображения PNG, JPG, BMP, PPM или TIF внутри
каждый из подкаталогов дерева каталогов будет включен в
генератор. Смотрите этот сценарий
Больше подробностей.
- target_size : Кортеж целых чисел
(высота, ширина) , по умолчанию (256,
256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения. - color_mode : Одно из значений «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то
изображения будут преобразованы в 1, 3 или 4 канала.
- классы : Дополнительный список подкаталогов классов
(например,
["собаки", "кошки"] ). По умолчанию: Нет. Если не указан, список
классов будет автоматически выведен из подкаталога
имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет
рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые
будет отображаться в индексы лейбла, будет буквенно-цифровым).В
словарь, содержащий отображение имен классов на класс
индексы могут быть получены через атрибут class_indices . - class_mode : одно из «категориальный», «двоичный», «разреженный»,
«ввод» или Нет. По умолчанию: «категорический».
Определяет тип возвращаемых массивов меток: —
«категориальными» будут двухмерные метки с горячим кодированием, — «двоичные» будут
быть 1D двоичными метками, «sparse» будет 1D целыми метками, — «input»
будут изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с
автоэнкодеры).- Если None, метки не возвращаются (генератор
даст только пакеты данных изображения, что полезно использовать с
model.predict () ). Обратите внимание, что в случае
class_mode Нет, данные по-прежнему должны находиться в подкаталоге
из каталога , чтобы он работал правильно. - batch_size : Размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
- перемешать : следует ли перемешивать данные (по умолчанию: True). Если установлено значение False,
сортирует данные в алфавитно-цифровом порядке.
- seed : Дополнительное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
- save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании
укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения.
сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
- save_prefix : ул. Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только
актуально, если установлено значение
save_to_dir ). - save_format : Один из «png», «jpeg».
(актуально, только если установлено значение
save_to_dir ).По умолчанию: «png». - follow_links : следовать ли символическим ссылкам внутри
подкаталоги класса (по умолчанию: False).
- подмножество : подмножество данных (
«обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
0,40 «,» applicationSha «:» 41ed8468826085770503056bd2c9bc8be5b55386 «,» applicationName «:» верхний колонтитул «,» узел «:» dc394d62-f7b4-48c4-b2e1-0a05ed8da9b9 «,» a2-prod «:» e » oneOpsEnv «:» prod-a «,» profile «:» PROD «,» basePath «:» / globalnav «,» origin «:» https://www.walmart.com «,» apiPath «:» / header- нижний колонтитул / электрод / api «,» loggerUrl «:» / заголовок-нижний колонтитул / электрод / api / logger «,» storeFinderApi «: {» storeFinderUrl «:» / store / ajax / primary-flyout «},» searchTypeAheadApi «: { «searchTypeAheadUrl»: «/ search / autocomplete / v1 /», «enableUpdate»: false, «typeaheadApiUrl»: «/ typeahead / v2 / complete», «taSkipProxy»: false}, «emailSignupApi»: {«emailSignupUrl»: » / account / electro / account / api / subscribe «},» feedbackApi «: {» fixedFeedbackSubmitUrl «:» / customer-survey / submit «},» logging «: {» logInterval «: 1000,» isLoggingAPIEnabled «: true,» isQuimbyLoggingFetchEnabled «: true,» isLoggingFetchEnabled «: true,» isLoggingCacheStatsEnabled «: true},» env «:» production «},» envInfo «: {» APP_SHA «:» 41ed8468826085770503056ERSbe2c9b «,» APP38 «,» APP «:0.
40-41ed84 «},» expoCookies «: {}}Содержание
- 1 Параметры
- 1.1 Физические атрибуты
- 1.1.1 Обработка Имя
- 1.1.2 fМасса
- 1.1.3 fInitialDragCoeff
- 1.1.4 fDownForceModifier
- 1.1.5 f Процент погруженных
- 1.1.6 vecCentreOfMassOffset
- 1.1.7 VecInertiaMultiplier
- 1.2 Атрибуты передачи
- 1.2.1 fDriveBiasFront
- 1.2.2 nInitialDriveGears
- 1.2.3 fInitialDriveForce
- 1. 2.4 fDriveInertia
- 1,2.5 fClutchChangeRateScaleUpShift
- 1.2.6 fClutchChangeRateScaleDownShift
- 1.2.7 fInitialDriveMaxFlatVel
- 1.2.8 fBrakeForce
- 1.2.9 fBrakeBiasFront
- 1.2.10 fHandBrakeForce
- 1.2.11 f Блокировка рулевого управления
- 1.3 Характеристики сцепления колес
- 1.3.1 fTractionCurveMax
- 1.3.2 fTractionCurveMin
- 1.3.3 fTractionCurveLateral
- 1.3.4 fTractionSpringDeltaMax
- 1.3.5 fLowSpeedTractionLossMult
- 1.3.6 fCamberStiffnesss
- 1.3.7 fTractionBiasFront
- 1.3.8 fTractionLossMult
- 1.4 Атрибуты подвески
- 1.4.1 f Подвеска Force
- 1.4.2 f ПодвескаCompDamp
- 1.4.3 fSuspensionReboundDamp
- 1.4.4 fSuspensionUpperLimit
- 1.4.5 fSuspensionLowerLimit
- 1.4.6 f Подвеска Подъем
- 1.4.7 fSuspensionBiasFront
- 1. 4.8 fAntiRollBarForce
- 1.4.9 fAntiRollBarBiasFront
- 1.4.10 fRollCentreHeightFront
- 1.4.11 fRollCentreHeightRear
- 1.5 Атрибуты урона
- 1.5.1 fCollisionDamageMult
- 1.5.2 fWeaponDamageMult
- 1.5.3 fDeformationDamageMult
- 1.5.4 fEngineDamageMult
- 1.5.5 fБензобак Объем
- 1.5.6 fOilVolume
- 1.6 Прочие атрибуты
- 1.6.1 fSeatOffsetDistX
- 1.6.2 fSeatOffsetDistY
- 1.6.3 fSeatOffsetDistZ
- 1.6.4 nMonetaryValue
- 1.6.5 strModelFlags
- 1.6.6 strHandlingFlags
- 1.6.7 strDamageFlags
- 1.6.8 AI Обращение
- 1.1 Физические атрибуты
- 2 SubHandlingData
- 2,1 CBoatHandlingData
- 2.1.1 fBoxFrontMult
- 2.1.2
- 2,1 CBoatHandlingData
2.4 fDriveInertia
4.8 fAntiRollBarForce image_dataset_from_directory функция тс. keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
каталог
label = "предполагаемый",
label_mode = "int",
class_names = Нет,
color_mode = "RGB",
batch_size = 32,
image_size = (256, 256),
shuffle = True,
seed = Нет,
validation_split = Нет,
подмножество = Нет,
интерполяция = "билинейный",
follow_links = Ложь,
)
keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
каталог
label = "предполагаемый",
label_mode = "int",
class_names = Нет,
color_mode = "RGB",
batch_size = 32,
image_size = (256, 256),
shuffle = True,
seed = Нет,
validation_split = Нет,
подмножество = Нет,
интерполяция = "билинейный",
follow_links = Ложь,
)
tf.data.Dataset из файлов изображений в каталоге. main_directory /
...class_a /
...... a_image_1.jpg
...... a_image_2.jpg
... class_b /
...... b_image_1.jpg
...... b_image_2.jpg
image_dataset_from_directory (main_directory, labels = 'inferred') вернет tf.data.Dataset , который возвращает пакеты изображений из
подкаталоги class_a и class_b вместе с метками
0 и 1 (0 соответствует class_a и 1 соответствует class_b ).
метки «предполагаются», он должен содержать
подкаталоги, каждый из которых содержит изображения для класса.
В противном случае структура каталогов игнорируется. os.walk (каталог) на Python). sparse_categorical_crossentropy потеря ).
— «категоричный» означает, что ярлыки
закодирован как категориальный вектор
(например, для categoryorical_crossentropy потери ).
— «двоичный» означает, что метки (их может быть только 2)
кодируются как скаляры float32 со значениями 0 или 1
(е.грамм. для binary_crossentropy ).
— Нет (без ярлыков).
По умолчанию (256, 256) .
Поскольку конвейер обрабатывает пакеты изображений, которые все должны иметь
того же размера, это должно быть предусмотрено. validation_split . билинейный . Поддерживает билинейный , ближайший , бикубический , площадь , lanczos3 , lanczos5 , гауссов , mitchellcubic .
tf.data.Dataset объект.
— Если label_mode равно None, это дает float32 тензоров формы (размер_пакета, размер_изображения [0], размер_изображения [1], число_каналов) ,
кодирование изображений (правила относительно num_channels см. ниже).
— В противном случае будет получен кортеж (изображения, метки) , где изображений имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) ,
и метки следует формату, описанному ниже. label_mode равен int , метки представляют собой тензор формы int32 (размер_пакции) .
— если label_mode — это двоичный , метки являются тензором float32 1 и 0 формы (batch_size, 1) .
— если label_mode является категориальным , метки являются тензором float32 формы (batch_size, num_classes) , представляющий собой горячую
кодирование индекса класса. color_mode — это оттенки серого ,
в тензорах изображения 1 канал.
— если color_mode — это rgb ,
В тензоре изображения есть 3 канала.
— если color_mode — это rgba ,
В изображении есть 4-х канальные тензоры. load_img функция tf.keras.preprocessing.image.load_img (
path, grayscale = False, color_mode = "rgb", target_size = None, interpolation = "ближайший"
)
изображение = tf.keras.preprocessing.image.load_img (путь_к образу)
input_arr = keras. preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование одиночного изображения в пакет.
прогнозы = model.predict (input_arr)
preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование одиночного изображения в пакет.
прогнозы = model.predict (input_arr)
color_mode = "grayscale" . Нет (по умолчанию исходный размер)
или кортеж целых чисел (img_height, img_width) .
3 или новее, то «lanczos» также
поддерживается.Если установлена PIL версии 3.4.0 или новее, «бокс» и
также поддерживаются «хамминг». По умолчанию используется «ближайший». img_to_array функция tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img, data_format = None, dtype = None)
из изображения импорта PIL
img_data = np.random.random (размер = (100, 100, 3))
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data)
массив = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)
Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы его не изменили,
по умолчанию «channels_last»). Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию
к «float32») img или data_format передается. ImageDataGenerator класс tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (
featurewise_center = Ложь,
samplewise_center = Ложь,
featurewise_std_normalization = Ложь,
samplewise_std_normalization = Ложь,
zca_whitening = Ложь,
zca_epsilon = 1e-06,
диапазон_ вращения = 0,
width_shift_range = 0,0,
height_shift_range = 0,0,
яркость_диапазона = Нет,
shear_range = 0,0,
zoom_range = 0,0,
channel_shift_range = 0,0,
fill_mode = "ближайший",
cval = 0. 0,
horizontal_flip = Ложь,
vertical_flip = Ложь,
rescale = Нет,
preprocessing_function = Нет,
data_format = Нет,
validation_split = 0,0,
dtype = Нет,
)
0,
horizontal_flip = Ложь,
vertical_flip = Ложь,
rescale = Нет,
preprocessing_function = Нет,
data_format = Нет,
validation_split = 0,0,
dtype = Нет,
)
Нанесите отбеливание ZCA. (-диапазон_ширина_диапазона, + диапазон_ширина_двига) — При width_shift_range = 2 возможных значений
целые числа [-1, 0, +1] ,
то же, что и для width_shift_range = [- 1, 0, +1] ,
в то время как с width_shift_range = 1.0 возможные значения — float
в интервале [-1,0, +1,0). (-диапазон_высоты, + диапазон_высоты) — При height_shift_range = 2 возможных значений
целые числа [-1, 0, +1] ,
то же, что и для height_shift_range = [- 1, 0, +1] ,
в то время как с height_shift_range = 1. 0 возможные значения — числа с плавающей запятой
в интервале [-1,0, +1,0).
0 [нижний, верхний] = [1-диапазон_увеличения, 1 + диапазон_увеличения] .
Значение, используемое для точек за пределами границ
когда fill_mode = "constant" .
Режим «channels_last» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, высота, ширина, каналы) ,
Режим «channels_first» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, каналы, высота, ширина) .
По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем
Файл конфигурации Keras по адресу ~ / .keras / keras.json .
Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last». .flow (x, y) : (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data ()
y_train = np_utils.to_categorical (y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical (y_test, num_classes)
datagen = ImageDataGenerator (
featurewise_center = True,
featurewise_std_normalization = Верно,
Rotation_range = 20,
width_shift_range = 0.2,
height_shift_range = 0,2,
horizontal_flip = True)
# вычислить количества, необходимые для поэлементной нормализации
# (стандартное, среднее и основные компоненты, если применяется отбеливание ZCA)
datagen.fit (x_train)
# соответствует модели на пакетах с увеличением данных в реальном времени:
model.fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32),
steps_per_epoch = len (x_train) / 32, эпохи = эпохи)
# вот более "ручной" пример
для e в диапазоне (эпохах):
print ('Эпоха', e)
партии = 0
для x_batch, y_batch в датагене.поток (x_train, y_train, batch_size = 32):
model.fit (x_batch, y_batch)
партии + = 1
если партии> = len (x_train) / 32:
# нам нужно разорвать цикл вручную, потому что
# генератор зацикливается бесконечно
перемена
.flow_from_directory (каталог) : train_datagen = ImageDataGenerator (
rescale = 1. / 255,
shear_range = 0,2,
zoom_range = 0,2,
horizontal_flip = True)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
'данные / поезд',
target_size = (150, 150),
batch_size = 32,
class_mode = 'двоичный')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
'проверка данных',
target_size = (150, 150),
batch_size = 32,
class_mode = 'двоичный')
model.fit (
train_generator,
steps_per_epoch = 2000,
эпох = 50,
validation_data = validation_generator,
validation_steps = 800)
# создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами
data_gen_args = dict (featurewise_center = True,
featurewise_std_normalization = Верно,
диапазон_ вращения = 90,
width_shift_range = 0,1,
height_shift_range = 0,1,
zoom_range = 0,2)
image_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
# Предоставьте одинаковые аргументы начального числа и ключевого слова для методов соответствия и потока
семя = 1
image_datagen.fit (images, augment = True, seed = seed)
mask_datagen.fit (маски, augment = True, seed = seed)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory (
'данные / изображения',
class_mode = Нет,
seed = семя)
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory (
'данные / маски',
class_mode = Нет,
seed = семя)
# объединить генераторы в один, который дает изображение и маски
train_generator = zip (генератор_образа, генератор_маски)
model.fit (
train_generator,
steps_per_epoch = 2000,
эпох = 50)
поток метод ImageDataGenerator.течь(
Икс,
y = Нет,
batch_size = 32,
shuffle = True,
sample_weight = Нет,
seed = Нет,
save_to_dir = Нет,
save_prefix = "",
save_format = "png",
подмножество = Нет,
)
'' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных
изображения (актуально, только если установлено значение save_to_dir ). save_to_dir ).По умолчанию: «png». «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator . , дающий кортежи (x, y) где x — массив данных изображения.
(в случае ввода одного изображения) или список
массивов numpy (в случае с
дополнительные входы) и y — массив numpy
соответствующих этикеток.Если sample_weight не равно None,
Полученные кортежи имеют вид (x, y, sample_weight) .
Если y равно None, возвращается только массив numpy x . flow_from_dataframe метод ImageDataGenerator.flow_from_dataframe (
фрейм данных
directory = None,
x_col = "имя файла",
y_col = "класс",
weight_col = Нет,
target_size = (256, 256),
color_mode = "RGB",
классы = Нет,
class_mode = "категориальный",
batch_size = 32,
shuffle = True,
seed = Нет,
save_to_dir = Нет,
save_prefix = "",
save_format = "png",
подмножество = Нет,
интерполяция = "ближайший",
validate_filenames = True,
** kwargs
)
каталог (или абсолютные пути, если каталог — Нет) изображений
в строковом столбце. Он должен включать другие столбцы
в зависимости от class_mode : — если class_mode является "категориальным" (значение по умолчанию) он должен включать столбец y_col с
классы каждого изображения.Значения в столбце могут быть строкой / списком / кортежем
если один класс или список / кортеж, если несколько классов. — если class_mode — это "двоичный" или "разреженный" он должен включать данный y_col столбец со значениями классов в виде строк. — если class_mode есть "raw" или "multi_output" он должен содержать столбцы
указано в y_col . — если class_mode — это "вход" или Нет нет
необходим дополнительный столбец. Нет ,
данные в столбце x_col должны быть абсолютными путями. , который содержит имена файлов (или
абсолютные пути, если каталог — Нет ). , который имеет целевые данные. , который содержит образец
веса.По умолчанию: Нет . (высота, ширина) , по умолчанию: (256, 256) .
Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения. ['собаки', 'кошки'] ). По умолчанию
Никто. Если не указан, список классов будет автоматически
полученный из y_col , который будет отображаться в индексы меток, будет
быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса
имена для индексов классов можно получить через атрибут индекс_класса . "binary" : 1D numpy массив двоичных меток,
— «категориальный» : двумерный массив numpy меток с горячим кодированием.
Поддерживает вывод нескольких этикеток.
— «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы
с автоэнкодерами),
— "multi_output" : список значений различных столбцов,
— "raw" : массив значений в y_col столбцах,
— "sparse" : 1D numpy массив целочисленных меток, — Нет , нет целей
возвращаются (генератор выдаст только пакеты данных изображения,
что полезно использовать в модели .прогнозировать () ). save_to_dir ). save_to_dir ). По умолчанию: «png». «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator . «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» . Если версия PIL
Установлена версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL
установлена версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» . x_col . Если True , недопустимые изображения будут игнорироваться.Отключение этого
опция может привести к ускорению выполнения этой функции.
По умолчанию True . , выдающий кортежи (x, y) где x — это массив numpy, содержащий пакет
изображений с формой (размер_пакета, * целевой_размер, каналы) и y — множество соответствующих меток. flow_from_directory метод ImageDataGenerator.flow_from_directory (
каталог
target_size = (256, 256),
color_mode = "RGB",
классы = Нет,
class_mode = "категориальный",
batch_size = 32,
shuffle = True,
seed = Нет,
save_to_dir = Нет,
save_prefix = "",
save_format = "png",
follow_links = Ложь,
подмножество = Нет,
интерполяция = "ближайший",
)
(высота, ширина) , по умолчанию (256,
256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения. ["собаки", "кошки"] ). По умолчанию: Нет. Если не указан, список
классов будет автоматически выведен из подкаталога
имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет
рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые
будет отображаться в индексы лейбла, будет буквенно-цифровым).В
словарь, содержащий отображение имен классов на класс
индексы могут быть получены через атрибут class_indices . model.predict () ). Обратите внимание, что в случае
class_mode Нет, данные по-прежнему должны находиться в подкаталоге
из каталога , чтобы он работал правильно. save_to_dir ). save_to_dir ).По умолчанию: «png». «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .