Как найти текстуры по картинке

Нужны бесплатные текстуры? Сегодня я приготовила для вас подборку сайтов, где можно скачать их бесплатно.

Текстуры — это все-таки необходимый компонент в веб-дизайне. Они могут дать глубину, привлечь внимание к ключевым элементам, ну и конечно послужить  отличным фоном!

Если вы ищете бесплатные текстуры для улучшения своих проектов, ловите мою подборку. Вот 11 бесплатных сайтов, на которых вы можете скачать высококачественные текстуры.

И так, поехали!

1.  Freestocktextures.com

Сайт, создан двумя фотографами и художниками.  Здесь размещается тонна текстур, все из которых лицензированы в Creative Commons Zero . От природы и до абстракций — здесь есть всевозможные изображения. Вы можете сортировать текстуры по тегам, поэтому, то, что вы ищете, найти будет не сложно.

Для анонимных пользователей есть ограничение на загрузку 5 изображений в день и 50 для зарегистрированных пользователей.

2. Pexels.com (раздел texture)

Pexels — это  ресурс с бесплатными фотографиями , в котором есть раздел текстур, который содержит тонны великолепных высококачественных изображений. Изображения загружаются пользователями и лицензируются под CC0 (Creative Commons Zero) . И нет ограничений по загрузке, поэтому вы можете скачать столько текстур, сколько захотите.

3.  Unsplash.com

Unsplash скорее всего не нуждается в представлении. Этот сайт есть у меня и в подборке  фотостоков. Сейчас речь о текстурах, но на Unsplesh есть и такой раздел.

Здесь куча текстур и узоров, которые доступны для личного и коммерческого использования под CC0.

4.  Textures.com

Это универсальный сайт, на котором есть практически все виды текстурированной графики, о которой вы можете подумать. Нужны фотографии? 3D-сканированные поверхности? Панорамы или кисти ? Вы можете найти их здесь.

Функция поиска поможет вам найти определенные текстуры, по таким тегам как «бесшовный» или «сканированный». В настоящее время, их библиотека составляет порядка 124 470 изображений и продолжает расти.

Загрузка для зарегистрированных пользователей до 15 изображений в день. Если вам нужно больше изображений, можно приобрести кредиты или подписку. Кредиты вам также потребуются для загрузки больших файлов.

5. 3djungle.ru

Сайт на русском языке. Все текстуры разделены по категориям в алфавитном порядке. Белее 30 разделов с подразделами. Есть возможность предпросмотра текстуры в 100% разрешении. Скачиваются напрямую с сайта. Размер от 1000*1000px и больше.

6.  Vecteezy.com

Вам нужны бесплатные векторные текстуры?  Тогда вот вам место, где их можно найти. Здесь тонны красивых, чистых векторов, доступных для скачивания. Некоторые из них бесплатны, а на другие вам потребуются кредита. Но можно сортировать текстуры по типу лицензии, чтобы видеть только бесплатные изображения.

7.  Wildtextures.com

Как можно понять из названия сайта – это дикие текстуры )

У Wild Textures есть текстуры всех видов. Вы можете сортировать их по категориям, тегам и даже по цвету! Это позволяет легко найти идеальную текстуру.

А еще здесь есть предварительный просмотр выбранной текстуры на различных предметах.

8.  Stockvault.net (раздел текстур)

Еще один сайт стоковой фотографии, но я даю вам ссылку прямо на радел с текстурами.

В этом хранилище фотографий и текстур есть все. Здесь вы найдете изображения высокой четкости, которые соответствуют вашим потребностям. Пользователи, которые загружают изображения, могут выбирать предоставлять коммерческую/некоммерческую лицензию  или сделать работу общественным достоянием. Поэтому обязательно проверяйте лицензию и не нарушайте авторские права.

9.  Freepik.com (раздел текстур)

Еще один известный сайт, поэтому не могу не упомянуть его.

Без покупки плана вы ограничены 5 анонимными и 30 зарегистрированными загрузками в день.

10.  Texturelib.com

Небольшая, но надежная библиотека Texturelib бесплатна для личного или коммерческого использования. Большинство изображений посвящено природе, но есть и текстуры архитектуры, дорог, окон и прочего.

11.  Textureking.com

И напоследок, сайт? на котором вы найдете множество шероховатых,  природных текстур, доступных для использования практически в любом коммерческом проекте.

Хотя сайт содержит около 400 изображений и не обновляется очень часто, есть несколько категорий, в которых можно найти и высококачественные текстуры.

Их можно бесплатно скачать без учетной записи.

Текстуры в веб-дизайне

При правильном использовании, текстуры помогают создать отличный дизайн. Используйте их, чтобы привлечь внимание к важным элементам , создать грубую, шероховатую атмосферу или для того, чтобы добавить глубину и красоту к плоскому дизайну!

Но напоминаю, главное мера! Я вообще являюсь сторонницей минимализма. И в сайтах текстуры практически не применяю.

Но они могут быть незаменимы для другого рода веб-дизайна. Например для баннера, презентации или для оформления группы в соц. сетях. А вы где чаще всего их применяете? Пишите в комментариях.

P.S. Добавляйте эту страницу в закладки, скачивайте бесплатные текстуры и творите красоту.

Нашли ошибку? Выделите фрагмент текста и нажмите CTRL+ENTER

Эта статья взята из “Исследования по алгоритму извлечения изображений на основе текстуры”. Описаны несколько алгоритмов поиска изображений, основанных на свойствах текстуры.

Глава 3 Получение изображений на основе свойств текстуры

3.2 Метод анализа текстуры на основе матрицы совпадений уровней серого

Матрица сопутствующих уровней серого является эффективным методом анализа особенностей текстуры, который изучает пространственную зависимость уровней серого в текстурах изображения. Его характеристики распределения серой шкалы представлены распределением пикселей с различными значениями серой шкалы, и пространственные позиционные отношения и характеристики распределения этих пикселей по серой шкале также отражены. Основным процессом является построение матрицы совмещения с направлением и расстоянием пар пикселей в качестве изменений, а затем извлечение статистики (энергия, энтропия, момент инерции, корреляция), которая может характеризовать содержимое изображения как особенности текстуры из этой матрицы. Когда такой процесс удовлетворяет точности поиска, объем вычислений уменьшается.

Процесс поиска изображения на основе матрицы совместного использования:

(1) Количественная оценка всех изображений в библиотеке изображений с исходных 256 уровней до 16 уровней;

(2) Построить матрицу совместного вхождения уровня серого в четырех направлениях: горизонтальном, вертикальном, диагональном и антидиагональном, которые выражаются математическими формулами как 0 °, 45 °, 90 °, 135 °;

(3) Построить вектор признаков. Вектор объекта сохраняется в матрице объектов, и каждый столбец матрицы объектов представляет собой вектор объектов изображения, который представляет изображение. Вектор признаков состоит из среднего значения и дисперсии четырех параметров признаков четырех матриц совместного появления каждого изображения;

(4) гауссов нормализовать матрицу признаков;

(5) Используйте шаги (1) – (4), чтобы вычислить нормализованный вектор признаков изображения, к которому следует обращаться;

(6) Евклидово расстояние используется для измерения сходства, и примерный график сопоставляется со всеми векторами признаков в матрице признаков.

3.3 Метод текстурного анализа Тамура

Поскольку особенности текстуры, полученные из статистических характеристик матрицы совместного появления уровня серого, не устанавливают соответствующей связи с визуальным восприятием человека, Тамура и др. Предложили шесть атрибутов характеристик текстуры, а именно контрастность, шероховатость, направленность, регулярность и линейность. И шероховатости, первые три из которых играют большую роль.

3.4 Выделение текстурных объектов на основе вейвлетов Gabor

Благодаря развитию вейвлет-преобразования оно становится более удобным для сжатия, передачи и анализа изображений. Некоторые ученые использовали вейвлет-анализ для выражения текстурных особенностей изображений и достигли очень хороших результатов. В 1946 году доктор Габор предложил самую раннюю функцию Габора, сгенерированную функцией Гаусса плюс сдвиг частоты.

Банк фильтров Габора имеет больше преимуществ, чем вейвлет, с точки зрения мультиразрешения, и было доказано, что преобразование Габора является неточным в 2D (временное разрешение и разрешение по частоте представляют собой пару противоречивых величин). Домен может быть описан оптимально. Функции Gabor использовались во многих анализах изображений.

С непрерывным развитием компьютерных технологий, функция Габора постепенно применяется в обработке изображений, что в основном обусловлено ее особыми свойствами и биологической значимостью. Поэтому он широко используется. Ниже описано, как использовать его для извлечения изображений.

Последовательность отфильтрованных изображений может быть получена путем свертки изображения с помощью фильтра Габора.Каждое изображение описывает информацию изображения выше определенного масштаба и определенной степени направления. Следовательно, изображение извлекается путем извлечения особенностей текстуры каждого отфильтрованного изображения посредством вейвлет-преобразования с базовым вейвлетом в качестве функции Габора.

В этой главе подробно описываются метод выделения признаков текстуры на основе матрицы совпадений уровней серого и алгоритм выделения признаков текстуры, основанный на вейвлете Габора, и сравниваются оба. Используя точность в качестве стандарта измерения, результаты показывают, что метод пространственных объектов, основанный на вейвлет-преобразовании Габора, имеет лучший эффект поиска в частотной области и может исключить избыточную информацию, но вектор объектов имеет более высокий размер, а скорость поиска медленнее. В этой главе также описывается метод описания текстур Tamura и проводятся соответствующие эксперименты с характеристиками, которые показывают, что метод описания текстур Tamura соответствует психологическому восприятию человека, но вычисление вектора признаков является большим, оно занимает больше времени и скорость извлечения текстур замедляется ,

Глава 4 Алгоритм извлечения признаков текстуры на основе преобразования Фурье

4.2.1 Вейвлет-преобразование

Вейвлет-анализ – это новый инструмент математического анализа, разработанный в 1980 году. Благодаря хорошим характеристикам многомасштабного анализа, в том числе ортогональности, жесткой опоре, исчезающему моменту и симметрии, в последние годы он получил огромное развитие. Изображения и анализ сигналов играют ведущую роль и широко используются в области поиска изображений, таких как сжатие изображений, объединение изображений, улучшение изображений и т. Д. Как показано на рисунке 4-1, на примере горы, реализован процесс сжатия изображения.

В литературе описано большое количество алгоритмов, основанных на вейвлет-преобразовании.В разложении в виде вейвлета пирамиды, используемом в этих документах, используется среднее значение или стандартное отклонение энергии поддиапазона или значение энергии поддиапазона в качестве особенностей текстуры.

4.2.2. Преобразование Фурье

Преобразование Фурье широко используется в исследованиях по обработке изображений.Одним из его преимуществ является выделение основной частотной области и основного направления, содержащихся в изображении, а другое преимущество состоит в том, что элементы частотной области имеют лучшую помехоустойчивость, чем функции пространственной области. секс. Если вы сможете в полной мере использовать эти преимущества Фурье, это сэкономит ресурсы и увеличит скорость работы.

Во многих исследованиях частотная область делится на круглые и клинообразные области, как показано на рисунках 4-5 и 4-6. Пространственная частота может быть определена путем оптического преобразования изображения, и ее наибольшим преимуществом является то, что она может быть рассчитана в режиме реального времени. Метод анализа пространственной частоты на текстуре хорошо известен, но описание, полученное с помощью преобразования уровня серого изображения, не является инвариантным, поэтому обычно можно использовать комбинацию пространственной / пространственной частоты.

Большинство статей используют пространственную частоту для описания изображения, а затем используют среднее значение или дисперсию энергетического спектра Фурье кольцевой области для описания шероховатости текстуры – высокая энергия на кольце большого радиуса представляет характеристики тонкой текстуры (высокая Частота), а высокая энергия на кольце малого радиуса показывает характеристики грубой текстуры (с низкой пространственной частотой). Функция, вычисленная из области клина изображения преобразования Фурье, выражает атрибут направления текстуры – если текстура имеет много краев и прямых линий в направлении φ, высокая энергия будет появляться в направлении φ + π / 2 Внутри клин.

4.3 Алгоритм выделения текстурных объектов на основе преобразования Фурье

Алгоритм, предложенный в этой главе, основан на энергии, то есть статистическое значение энергии используется для представления характеристик текстуры. Этот алгоритм является улучшением алгоритма преобразования Фурье. Сначала разделите частотную область на несколько частей. Различие состоит в том, что алгоритм использует веерообразную область. Веерообразная область – это пересечение кольца и клинообразной области, как показано на рисунке 4-7.

Преимущество деления частотной области на сектора состоит в том, что она может получить более точное описание энергетического спектра в частотной области. Каждый сектор описывает большую степень направленности и шероховатости текстуры, он может сочетать преимущества кольцевых и клинообразных областей, так что большой объем информации может использоваться в процессе поиска изображения, одновременно повышая эффективность поиска. Второе преимущество заключается в том, что характеристика преобразования Фурье может использоваться для вычисления только половины пространства Фурье, что может сократить общее время вычисления. Всем известно, что повышение эффективности поиска является более важным для пользователей. Если вы можете быстро и точно получать нужные вам изображения, это является конечной целью поиска изображений. Эта глава в полной мере использует преимущества преобразования Фурье, вносит соответствующие улучшения в исходный алгоритм и получает хорошие результаты поиска.

Глава 5 Внедрение системы поиска изображений на основе текстуры и цвета

5.2 Извлечение статистического признака текстуры LBP

LBP – это локальный двоичный режим изображения, который является типичным алгоритмом, объединяющим статистику и структуру. Конечным результатом алгоритма является функция текстуры, которая не изменяет уровень серого и вращение, она рассчитывается по «однородным» локальным двоичным шаблонам в изображении, а количество различных шаблонов изображения измеряется статистикой гистограммы. Понял. Основным оператором LBP является матрица 3 x 3, содержащая 9 значений серого. Рисунок 5-1 дает пример LBP.

Чтобы преодолеть трудность, связанную с тем, что LBP не может извлекать крупномасштабные текстурные объекты и улучшить ее устойчивость, предлагается оператор LBP с переменным радиусом, выраженным как LBP (P, R), что означает круг с радиусом R в качестве радиуса. Есть P точек на поле.

Оригинальный адрес:http://www.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?QueryID=6&CurRec=3&recid=&filename=1011282687.nh&dbname=CMFD0911&dbcode=CMFD&pr=&urlid=&yx=&uid=WEEvREcwSlJHSldSdnQ0SWVjeDd5QmRzQ3hYek15em1ESU45MDZSWUtxVm0wYTc3Y3BiNCtJQnN1cndqdFBFPQ==&v=MzIzOTF1Rnl2aFVMN0JWRjI2SDdHd0hOZkVxSkViUElSOGVYMUx1eFlTN0RoMVQzcVRyV00xRnJDVVJMbWVadVI=