Картинки достопримечательностей мира для рабочего стола: Обои достопримечательности стран 2560×1600 фото обои мира 2560×1600 скачать HD обои высокого качества

Обои для рабочего стола Все достопримечательности мира в одном окне фото

НАВИГАЦИЯ: ОБОИ ДЛЯ РАБОЧЕГО СТОЛА >> ОБОИ Разное >> Обои Все достопримечательности мира в одном окне

Похожие обои на Все достопримечательности мира в одном окне:

Все достопримечательности в одном городеДома и строения

Все достопримечательностиВокруг света

Эпизод города в одном окнe3D графика

Все в одном местеАбстракции

Все цвета радуги в одном пейзажеПоля и газоны

Все цвета радуги на одном цветкеВекторная графика

Косметика — Набор, все в одномКосметика

ДостопримечательностьВокруг света

Достопримечательности ПарижаВокруг света

Достопримечательности Японии мусасашиКультура разных стран

Достопримечательности Японии нараКультура разных стран

Достопримечательности Японии японский трамвайчикКультура разных стран

Достопримечательности Японии район сакураВокруг света

Достопримечательности района сакура (Япония)Культура разных стран

Достопримечательности Японии Кристальный фестивальКультура разных стран

Достопримечательности Японии аркиКультура разных стран

Достопримечательности Японии ЙокомахаВокруг света

Ночной Париж — главная достопримечательностьВокруг света

Достопримечательность Старого ОргееваВокруг света

Цитадель — достопримечательность в ИорданииВокруг света

Достопримечательность ГрецииАрхитектура и строительство

Маяк как достопримечательностьДома и строения

Хорошее освещение достопримечательностиВиды ночных городов

Смертельное ДостопримечательностьАбстракции

ХОЧУ ЕЩЕ ТАКИХ ЖЕ ОБОЕВ! >>

Мнения и комментарии к данной картинке

Комментариев к данной картинке пока нет.

Совет по выбору обоев — Самовыражение:

Обои для рабочего стола могут стать отличным полем для самовыражения, причем, это поле достаточно просторное, даже, для самых креативных индивидов. Экранный фон может говорить о предпочтениях или взглядах человека, который установил этот фон. Обои рабочего стола помогут вам выразить свои музыкальные предпочтения или, например, социально-политические взгляды. Также, это может быть шутливая или забавная картинка, которая подчеркивает ваше оптимистичное отношение к жизни. Может быть, вы ждете премьеру какого-нибудь фильма с любимым актером? Разместите постер к фильму на рабочий стол вашего ПК, пусть все узнают о новом фильме! Изображение на рабочем столе поможет вам проявить себя и открыться окружающим.

Страны Мира — фото обои для рабочего стола, картинки Страны Мира

• RU
• EN

• Мотивация
• Знаменитости
• Фотографии
• Праздники
• Любовь
• Автомобили
• 3D-графика
• Аниме
• Самолеты
• Города
• Девушки
• Люди
• Интерьеры
• Знаки зодиака
• Животные
• Игры
• Еда
• Корабли
• Компьютеры
• Татуировки
• Космос
• Мотоциклы
• Мужчины
• Музыка
• Мультфильмы
• Природа
• Спорт
• Фэнтези
• Фильмы
• Широкоформатные
• Прикольные
• Рисованные обои
• Креативные обои
• Бренды
• Страны мира
• Финансы
• Фоны
• Цветы
• Море
• Собаки
• Кошки

Сортировка:
по дате |
скачиваниям |
рейтингу |

Сингапур / Хорватия / Курорт / Монако / Дубаи / Бали / Амальфи

Россия

Египет

Тайланд

Франция

США

Испания

Китай

Италия

Турция

Германия

Австралия

Африка

Бразилия

Канада

Англия

Греция

Гавайи

Индия

Ирландия

Израиль

Япония

Новая Зеландия

Норвегия

Разное

Мексика

Португалия

Румыния

Шотландия

Австрия

Швейцария

Швеция

Венесуэла

Азия

Словакия

Мальдивские острова

Исландия

Литва

Польша

ЮАР

Корея

Нидерланды

Тайвань

Объединённые Арабские Эмираты

Антигуа и Барбуда

Перу

Багамские острова

Барбадос

Гаити

Коста-Рика

Куба

Панама

Украина

Ливия

Туризм и Путешествия

file_download
Высокий мост над рекой ночью, Филиппины

2023-05-08 | 6000×4000

file_download
Большой красивый старинный замок

2023-05-03 | 5000×3333

file_download
Замок Мон Сен Мишель в море

2023-05-01 | 3065×1961

file_download
Вид на дома и лодки на причале, Монако

2023-04-30 | 4107×2728

file_download
Красивое здание Венгерского парламента ночью

2023-03-30 | 4927×3285

file_download
Мосты-близнецы Квинсуэй с красивой подсветкой ночью

2023-02-22 | 3460×2310

file_download
Красивый вид на крепость Царевец, Болгария

2023-02-22 | 3000×2000

file_download
Красивые дома у водного канала в городе Гент, Бельгия

2023-02-19 | 5120×3232

file_download
Солнце над горным озером, Австрия

2023-02-11 | 3840×2534

file_download
Красивый Тауэрский мост на фоне голубого неба, Лондон

2023-01-29 | 3840×2559

file_download
Красивый вид на Загребский собор, Хорватия

2023-01-28 | 5120×3415

Affinity Photo — удостоенное наград программное обеспечение для редактирования фотографий

Affinity Photo — единственный полнофункциональный фоторедактор, интегрированный в macOS, Windows и iPad. Это первый выбор миллионов творческих людей и профессионалов в области фотографии по всему миру. Обладая невероятной скоростью, мощностью и точностью, отмеченное наградами программное обеспечение имеет все необходимое для редактирования и ретуширования изображений, создания многослойных композиций, красивых растровых рисунков и многого другого.

Он также оснащен сотнями инструментов, позволяющих сэкономить время, и полностью переработанным пользовательским интерфейсом, чтобы сделать процесс редактирования более удобным, чем когда-либо.

Нет подписки

Купите версию для Windows или macOS за единовременный платеж в размере 1 599,99 турецких лир или получите весь пакет на всех платформах всего за 3 999,99 турецких лир с универсальной лицензией. Вы также можете купить
Версия для iPad за 449,99 турецких лир.

Никаких ежемесячных затрат, что бы вы ни решили.

Купить сейчас

Создан для профессионального рабочего процесса. Редактирование в режиме реального времени, поддержка большого количества изображений, сверхстабильное панорамирование и масштабирование с максимальной частотой обновления, почти мгновенная загрузка огромных файлов… это исключительно быстро и мощно.

Безупречная ретушь. Гладкая кожа с частотным разделением. Ретушируйте с помощью инструментов Dodge, Burn, Clone, Patch и Blemish Removal. Удаляйте ненужные объекты с помощью волшебной кисти Inpainting Brush. Работайте в специальном рабочем пространстве для пластики, чтобы идеально лепить детали и многое другое.

Полная обработка RAW. Снимайте в формате RAW и наслаждайтесь полноценным 32-битным изображением. Выявите все детали и управляйте более тонкими исправлениями, чтобы вывести идеальный снимок на новый уровень.

Выбирайте из огромной библиотеки кистей, в том числе созданных на заказ. Мощный механизм работы с кистями обеспечивает максимально естественное рисование, а также позволяет создавать собственные кисти из текущего набора пикселей, объединять несколько кистей одним мазком и импортировать файлы кистей .abr.

Захватывающие дух композиции с неограниченным количеством слоев и эффектов. Исследуйте большую библиотеку корректировок, эффектов и живых фильтров, которые можно группировать, обрезать, маскировать или смешивать для создания невероятно сложных композиций изображений.

Готовы купить?

Начните работу на Windows или Mac прямо сейчас за единовременный платеж в размере 1 599,99 турецких лир или на iPad (фото) за 449,99 турецких лир. Чтобы получить лучшее соотношение цены и качества, купите в рамках универсальной лицензии Affinity V2 и получите весь наш набор для творчества на всех платформах всего за 3 999,99 турецких лир.

Никаких ежемесячных затрат, что бы вы ни решили.

Купить сейчас

С легкостью делайте чрезвычайно точное выделение, даже вплоть до отдельных прядей волос, с помощью расширенных алгоритмов и инструментов уточнения выделения в приложении, включая «Кисть выбора», «Волшебная палочка», «Рисование для выбора», «Перо» и другие.

Полнофункциональный на всех платформах, включая iPad. Первое профессиональное приложение для редактирования фотографий со 100-процентной совместимостью форматов файлов в Windows, Mac и iPad, что позволяет работать с одним и тем же файлом на любом устройстве.

Узнайте больше о Фото для iPad.

И многое другое…

Просмотрите подборку скриншотов функций ниже или посетите нашу страницу технических спецификаций для получения дополнительной информации.

Приобретите отмеченное наградами программное обеспечение для редактирования фотографий уже сегодня. Выберите свою платформу или добейтесь успеха с нашей универсальной лицензией V2. Нет подписки.

macOS

1 599,99 TRY

Разовый платеж | вкл. НДС

30-дневная пробная версия
— Фото макос

Купить сейчас — Фото Macos

Виндовс

1 599,99 турецких лир

Разовый платеж | вкл. НДС

30-дневная пробная версия
— Фото окна

Купить сейчас — Фото окна

iPad

449,99 TRY

Разовый платеж | вкл. НДС

30-дневная пробная версия
— Фото iPad

Купить сейчас
— Фото iPad

Универсальная лицензия Affinity V2

Для macOS, Windows и iPadOS

3 999,99 турецких лир

Разовый платеж |
вкл. НДС

Получите версию 2 Affinity Designer, Affinity Photo и Affinity Publisher для всех операционных систем, включая iPad, по единой низкой цене.

30-дневная пробная версия
— Универсальная лицензия

Обновление с версии 1
— Универсальная лицензия

Купить универсальную лицензию Affinity V2

• Affinity Designer 2 | macOS

• Affinity Designer 2 | Окна

• Affinity Designer 2 | iPadOS

• Родственное фото 2 | macOS

• Родственное фото 2 | Окна

• Родственное фото 2 | iPadOS

• Издатель Affinity 2 | macOS

• Издатель Affinity 2 | Окна

• Издатель Affinity 2 | iPadOS

Все приложения. Все платформы.
Нет подписки.

Что такое компьютерное зрение? | ИБМ

Что такое компьютерное зрение?

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных, а также предпринимать действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать.

Компьютерное зрение работает почти так же, как и человеческое, за исключением того, что у людей есть фора. Преимущество человеческого зрения заключается в продолжительности жизни контекста, чтобы научиться различать объекты, как далеко они находятся, движутся ли они и есть ли что-то неправильное в изображении.

Компьютерное зрение обучает машины выполнять эти функции, но для этого требуется гораздо меньше времени с помощью камер, данных и алгоритмов, а не сетчатки, зрительных нервов и зрительной коры. Поскольку система, обученная проверять продукты или наблюдать за производственным активом, может анализировать тысячи продуктов или процессов в минуту, замечая незаметные дефекты или проблемы, она может быстро превзойти человеческие возможности.

Компьютерное зрение используется в самых разных отраслях, от энергетики и коммунальных услуг до производства и автомобилестроения, и рынок продолжает расти. Ожидается, что к 2022 году он достигнет 48,6 млрд долларов США. ¹

Как работает компьютерное зрение?

Компьютерному зрению нужно много данных. Он выполняет анализ данных снова и снова, пока не распознает различия и, в конечном счете, не распознает изображения. Например, чтобы научить компьютер распознавать автомобильные шины, ему нужно передать огромное количество изображений шин и предметов, связанных с шинами, чтобы изучить различия и распознать шину, особенно без дефектов.

Для этого используются две основные технологии: тип машинного обучения, называемый глубоким обучением, и сверточная нейронная сеть (CNN).

Машинное обучение использует алгоритмические модели, которые позволяют компьютеру изучать контекст визуальных данных. Если через модель передается достаточно данных, компьютер «посмотрит» на данные и научится отличать одно изображение от другого. Алгоритмы позволяют машине учиться самой, а не тому, кто программирует ее для распознавания изображения.

CNN помогает модели машинного обучения или глубокого обучения «смотреть», разбивая изображения на пиксели, которым присваиваются теги или метки. Он использует метки для выполнения сверток (математическая операция над двумя функциями для получения третьей функции) и делает прогнозы относительно того, что он «видит». Нейронная сеть выполняет свертки и проверяет точность своих прогнозов в серии итераций, пока прогнозы не начнут сбываться. Затем он распознает или видит изображения так же, как люди.

Подобно тому, как человек разбирает изображение на расстоянии, CNN сначала различает резкие края и простые формы, а затем заполняет информацию по мере выполнения итераций своих прогнозов. CNN используется для понимания отдельных изображений. Рекуррентная нейронная сеть (RNN) используется аналогичным образом для видеоприложений, чтобы помочь компьютерам понять, как изображения в серии кадров связаны друг с другом.

Узнайте больше о машинном обучении

История компьютерного зрения

Ученые и инженеры уже около 60 лет пытаются разработать способы, с помощью которых машины смогут видеть и понимать визуальные данные. Эксперименты начались в 1959 году, когда нейрофизиологи показали кошке набор изображений, пытаясь сопоставить реакцию ее мозга. Они обнаружили, что он сначала реагирует на резкие края или линии, и с научной точки зрения это означает, что обработка изображений начинается с простых форм, таких как прямые края. ⁽²⁾

Примерно в то же время была разработана первая компьютерная технология сканирования изображений, позволяющая компьютерам оцифровывать и получать изображения. Еще одна веха была достигнута в 1963, когда компьютеры смогли преобразовывать двухмерные изображения в трехмерные формы. В 1960-х годах ИИ стал академической областью исследования, и это также положило начало поиску ИИ для решения проблемы человеческого зрения.

В 1974 году была представлена ​​технология оптического распознавания символов (OCR), которая могла распознавать текст, напечатанный любым шрифтом или гарнитурой. ⁽³⁾ Аналогичным образом интеллектуальное распознавание символов (ICR) может расшифровывать рукописный текст с помощью нейронных сетей. ⁽⁴⁾ С тех пор OCR и ICR нашли свое применение в обработке документов и счетов, распознавании автомобильных номеров, мобильных платежах, машинном переводе и других распространенных приложениях.

В 1982 году нейробиолог Дэвид Марр установил, что зрение работает иерархически, и ввел для машин алгоритмы обнаружения краев, углов, кривых и подобных основных форм. Одновременно ученый-компьютерщик Кунихико Фукусима разработал сеть клеток, способных распознавать закономерности. Сеть, получившая название Неокогнитрон, включала в себя сверточные слои нейронной сети.

К 2000 году основное внимание в исследованиях было уделено распознаванию объектов, а к 2001 году появились первые приложения для распознавания лиц в реальном времени. Стандартизация того, как наборы визуальных данных помечаются и аннотируются, появилась в 2000-х годах. В 2010 году стал доступен набор данных ImageNet. Он содержал миллионы помеченных изображений в тысячах классов объектов и обеспечивает основу для CNN и моделей глубокого обучения, используемых сегодня. В 2012 году команда из Университета Торонто представила CNN для участия в конкурсе по распознаванию изображений. Модель под названием AlexNet значительно снизила количество ошибок при распознавании изображений. После этого прорыва количество ошибок снизилось до нескольких процентов. ⁽⁵⁾

Исследования компьютерного зрения

Приложения компьютерного зрения

В области компьютерного зрения проводится много исследований, но это не просто исследования. Реальные приложения демонстрируют, насколько важно компьютерное зрение для бизнеса, развлечений, транспорта, здравоохранения и повседневной жизни. Ключевым фактором роста этих приложений является поток визуальной информации, поступающей со смартфонов, систем безопасности, дорожных камер и других устройств с визуальными инструментами. Эти данные могли бы сыграть важную роль в операциях в разных отраслях, но сегодня они не используются. Эта информация создает испытательный стенд для обучения приложений компьютерного зрения и стартовую площадку для того, чтобы они стали частью ряда видов человеческой деятельности:

• IBM использовала компьютерное зрение для создания My Moments для турнира по гольфу Masters 2018 года. IBM Watson просмотрел сотни часов видеозаписей Masters и смог определить образы (и звуки) важных кадров. Он курировал эти ключевые моменты и доставлял их фанатам в виде персонализированных роликов с яркими моментами.
• Google Translate позволяет пользователям наводить камеру смартфона на знак на другом языке и почти сразу же получать перевод знака на предпочитаемый язык. ⁽⁶⁾
• Разработка беспилотных транспортных средств зависит от компьютерного зрения, чтобы понять визуальный ввод с автомобильных камер и других датчиков. Очень важно идентифицировать другие автомобили, дорожные знаки, разметку полосы движения, пешеходов, велосипедистов и всю другую визуальную информацию, встречающуюся на дороге.
• IBM применяет технологию компьютерного зрения вместе с такими партнерами, как Verizon, чтобы внедрить интеллектуальный ИИ на край и помочь производителям автомобилей выявлять дефекты качества до того, как автомобиль покинет завод.

Примеры компьютерного зрения

У многих организаций нет ресурсов для финансирования лабораторий компьютерного зрения и создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Им также может не хватать вычислительной мощности, необходимой для обработки огромных наборов визуальных данных. Такие компании, как IBM, помогают, предлагая услуги по разработке программного обеспечения для компьютерного зрения. Эти сервисы предоставляют готовые модели обучения, доступные в облаке, а также снижают потребность в вычислительных ресурсах. Пользователи подключаются к службам через интерфейс прикладного программирования (API) и используют их для разработки приложений компьютерного зрения.

IBM также представила платформу компьютерного зрения, которая решает проблемы как разработки, так и вычислительных ресурсов. IBM Maximo Visual Inspection включает в себя инструменты, которые позволяют профильным специалистам маркировать, обучать и развертывать модели машинного зрения для глубокого обучения — без программирования или знаний в области глубокого обучения. Модели технического зрения могут быть развернуты в локальных центрах обработки данных, в облаке и на периферийных устройствах.

Хотя получать ресурсы для разработки приложений компьютерного зрения становится все проще, на раннем этапе необходимо ответить на важный вопрос: что именно будут делать эти приложения? Понимание и определение конкретных задач компьютерного зрения может помочь сфокусировать и проверить проекты и приложения и упростить начало работы.

Вот несколько примеров установленных задач компьютерного зрения:

• Классификация изображений видит изображение и может его классифицировать (собака, яблоко, лицо человека). Точнее, он способен точно предсказать принадлежность данного изображения к определенному классу. Например, компания, работающая в социальной сети, может захотеть использовать его для автоматической идентификации и разделения нежелательных изображений, загружаемых пользователями.
• Обнаружение объектов может использовать классификацию изображений для идентификации определенного класса изображений, а затем обнаруживать и табулировать их появление на изображении или видео. Примеры включают обнаружение повреждений на сборочной линии или выявление оборудования, требующего обслуживания.
• Отслеживание объекта следует или отслеживает объект после его обнаружения. Эта задача часто выполняется с изображениями, снятыми последовательно, или с видеопотоками в реальном времени.