{"id":302422,"date":"2020-04-24T09:00:16","date_gmt":"2020-04-24T09:00:16","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=302422"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=302422","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e OpenCV \u0438 Deep Learning"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/498800\/\"><b><i>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0447\u0438\u043a\u0438! \u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Iv6f\/\">\u00ab\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb<\/a>, \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u0432 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u0434\u043d\u0438. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0438\u0440 CV.<\/i><\/b><\/p>\n<hr>\n<p>  \u041c\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0431\u0431\u0438 \u2013 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0433\u0440\u044b, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0430 \u0441\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0443 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u0435. \u042f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0430 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c. \u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u044b \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c (\u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043a Spot it!).<\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c, \u044f \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e \u0432\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0433\u0440\u044b: \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0438\u0433\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u0435 \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u043e\u0441\u0435\u043c\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445 \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430. \u0423 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c, \u0442\u043e \u0437\u0430\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0443. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 55 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qt\/b7\/sw\/qtb7swvb0bghekmkzqswukrkwoy.jpeg\"><br \/>  <i>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438: \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a?<\/i><br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h3>\u0421 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c?<\/h3>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e \u0448\u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d. \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c 330 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0439. \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435. \u0423 \u0432\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0443\u044e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c? \u041c\u044b \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0449\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u043c\u0441\u044f!<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/cf\/8s\/c5\/cf8sc5csfihv8q9ngt4r5wipzom.jpeg\"><\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h3>\n<p>  \u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435? \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0441\u043f\u0435\u0445\u0443: \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u0441 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041d\u0430 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\u0445 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435: \u0441\u043d\u0435\u0433\u043e\u0432\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 (\u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438) \u0438 \u0438\u0433\u043b\u0443 (\u043d\u0430 \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0439) \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u044b\u0445 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0430 \u043a\u043b\u044f\u043a\u0441\u044b ( \u043d\u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438) \u0438 \u0432\u043e\u0441\u043a\u043b\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0437\u043d\u0430\u043a (\u043d\u0430 \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0439 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438) \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<h3>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c <i>Lab. L <\/i>\u2013 \u044d\u0442\u043e lightness (\u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e\u0442\u0430), <i>a<\/i> \u2013 \u0445\u0440\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e \u043f\u0443\u0440\u043f\u0443\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0430 <i>b<\/i> \u2013 \u0445\u0440\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0435\u0433\u043e \u0434\u043e \u0436\u0435\u043b\u0442\u043e\u0433\u043e. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/docs.opencv.org\/master\/\">OpenCV<\/a>:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">import cv2 import imutils imgname = 'picture1' image = cv2.imread(f\u2019{imgname}.jpg\u2019) lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB) l, a, b = cv2.split(lab)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/2u\/rf\/xs\/2urfxs4kcjdhokrytfnpggg_l3s.jpeg\"><br \/>  <i>\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e: \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e\u0442\u044b, \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 a \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 b<\/i><\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430 \u043a \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e\u0442\u044b, \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u0432 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8)) cl = clahe.apply(l) limg = cv2.merge((cl,a,b)) final = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2BGR)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/6i\/fc\/wy\/6ifcwytem84rmka2rwsn8e2iicu.jpeg\"><br \/>  <i>\u0421\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e: \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u043e\u0442\u044b, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432 RGB<\/i><\/p>\n<h3>\u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">resized = cv2.resize(final, (800, 800)) # save the image cv2.imwrite(f'{imgname}processed.jpg', blurred)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e!<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043e, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e OpenCV \u0438\u0449\u0435\u043c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0442\u043e\u043d\u0430, \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <i>threshold<\/i> (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 190) \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0430. \u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">image = cv2.imread(f\u2019{imgname}processed.jpg\u2019) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # find contours cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) output = image.copy() # draw contours on image for c in cnts:     cv2.drawContours(output, [c], -1, (255, 0, 0), 3)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bh\/y6\/24\/bhy624atzopnzxchn5gz0navg0e.jpeg\"><br \/>   <i>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0442\u043e\u043d\u0430, \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c threshold \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432<\/i><\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u043f\u043e \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438, \u0442\u043e \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c\u044e \u2013 \u044d\u0442\u043e \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430. \u0414\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0431\u0435\u043b\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d.<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\"># sort by area, grab the biggest one cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0] # create mask with the biggest contour mask = np.zeros(gray.shape,np.uint8) mask = cv2.drawContours(mask, [cnts], -1, 255, cv2.FILLED) # card in foreground fg_masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) # white background (use inverted mask) mask = cv2.bitwise_not(mask) bk = np.full(image.shape, 255, dtype=np.uint8) bk_masked = cv2.bitwise_and(bk, bk, mask=mask) # combine back- and foreground final = cv2.bitwise_or(fg_masked, bk_masked)<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/j3\/lh\/dn\/j3lhdnzj07y84s5uqiiuphysety.jpeg\"><br \/>  <i>\u041c\u0430\u0441\u043a\u0430, \u0444\u043e\u043d, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0435, \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/i><\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432! \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b, \u044d\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442, \u0442\u043e \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c. \u0422\u0443\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># just like before (with detecting the card) gray = cv2.cvtColor(final, cv2.COLOR_RGB2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 195, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] thresh = cv2.bitwise_not(thresh) cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10] # handle each contour i = 0 for c in cnts:     if cv2.contourArea(c) &gt; 1000:         # draw mask, keep contour         mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8)         mask = cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, cv2.FILLED)         # white background         fg_masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)         mask = cv2.bitwise_not(mask)         bk = np.full(image.shape, 255, dtype=np.uint8)         bk_masked = cv2.bitwise_and(bk, bk, mask=mask)         finalcont = cv2.bitwise_or(fg_masked, bk_masked)         # bounding rectangle around contour         output = finalcont.copy()         x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)         # squares io rectangles         if w &lt; h:             x += int((w-h)\/2)             w = h         else:             y += int((h-w)\/2)             h = w         # take out the square with the symbol         roi = finalcont[y:y+h, x:x+w]         roi = cv2.resize(roi, (400,400))         # save the symbol         cv2.imwrite(f&quot;{imgname}_icon{i}.jpg&quot;, roi)         i += 1<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qf\/pf\/vk\/qfpfvkmhh5u674jgxpbiecjcovg.jpeg\"><br \/>  <i>\u0427\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 (thresholded), \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u0441\u0435\u0440\u0434\u0446\u0430 (\u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b, \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0430\u0441\u043e\u043a)<\/i><\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h3>\n<p>  \u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e\u0435! \u041d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b. \u041f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 train, test \u0438 validation, \u043f\u043e 57 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c (\u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c 57 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432). \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043f\u0430\u043f\u043e\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">symbols  \u251c\u2500\u2500 test  \u2502   \u251c\u2500\u2500 anchor  \u2502   \u251c\u2500\u2500 apple  \u2502   \u2502   ...  \u2502   \u2514\u2500\u2500 zebra  \u251c\u2500\u2500 train  \u2502   \u251c\u2500\u2500 anchor  \u2502   \u251c\u2500\u2500 apple  \u2502   \u2502   ...  \u2502   \u2514\u2500\u2500 zebra  \u2514\u2500\u2500 validation      \u251c\u2500\u2500 anchor      \u251c\u2500\u2500 apple      \u2502   ...      \u2514\u2500\u2500 zebra<\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b (\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 2500 \u0448\u0442\u0443\u043a) \u0432 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438! \u0423 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043f\u043e\u043a, \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/henniedeharder\/spotit\/tree\/master\/DeepLearningSpotIt\">GitHub<\/a>. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438\u2026<\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h2>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u0435\u043b\u0430\u044f! \u041f\u043e\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c. \u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/medium.com\/technologymadeeasy\/the-best-explanation-of-convolutional-neural-networks-on-the-internet-fbb8b1ad5df8\">\u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0442\u0443\u0442<\/a>. <\/p>\n<h3>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>  \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f <i>softmax<\/i> \u0441 57 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044c. <\/p>\n<p>  \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># imports from keras import layers from keras import models from keras import optimizers from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # layers, activation layer with 57 nodes (one for every symbol) model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(400, 400, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))   model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dropout(0.5))  model.add(layers.Dense(512, activation='relu')) model.add(layers.Dense(57, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy',       optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4), metrics=['acc'])<\/code><\/pre>\n<h3>\u0410\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0410\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044f, \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u044f, \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># specify the directories train_dir = 'symbols\/train' validation_dir = 'symbols\/validation' test_dir = 'symbols\/test' # data augmentation with ImageDataGenerator from Keras (only train) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.\/255, rotation_range=40, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, shear_range=0.1, zoom_range=0.1, horizontal_flip=True, vertical_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.\/255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(400,400), batch_size=20, class_mode='categorical') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir, target_size=(400,400), batch_size=20, class_mode='categorical')<\/code><\/pre>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hj\/wq\/_c\/hjwq_ckmzjkvmyr9xu9fr5pyq0w.jpeg\"><br \/>  <i>\u041e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430, \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430\u0445 <\/i><\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043c \u0435\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=100, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) # don't forget to save your model! model.save('models\/model.h5')<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/uz\/c2\/qm\/uzc2qml9v4-zezvickpgjezm8ly.gif\"><br \/>  <i>\u0418\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f!<\/i><\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h3>\n<p>  \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0435\u0437 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0442\u0441\u0435\u0432\u0430 \u0438 \u0441 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/lc\/tg\/u3\/lctgu3nfsj3felc31tuhtg68neg.jpeg\"><br \/>  <i>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/i><\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0432\u043e\u043e\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (\u0435\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445) \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435. \u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bw\/tn\/s2\/bwtns2xrfdgnlzuxmwppzdqhyom.jpeg\"><br \/>  <i>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/i><\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443, \u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0431\u043e\u043c\u0431\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043a\u0430\u043f\u043b\u044e. \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c 0.995.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u0430 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445<\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0434\u0432\u0435 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438, \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0438\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445. \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c 3 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0427\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0448\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f: \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043e.<\/li>\n<li>\u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b (\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c).<\/li>\n<li>\u0412 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044f \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u0441 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e (\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439).<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/henniedeharder\/spotit\/tree\/master\/DeepLearningSpotIt\">GitHub<\/a> \u0432 <code>main.py<\/code>.<\/p>\n<p>  \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/kz\/6h\/em\/kz6hemmqhp7bhdq25ywzipipdou.gif\"><\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>   \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c? \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043d\u0435\u0442. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 \u043e\u0442\u0434\u0430\u043b\u0430 \u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e \u0441\u043d\u0435\u0433\u043e\u0432\u0438\u043a\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b. \u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u043d \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043b \u0433\u043b\u0430\u0437 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0435\u0431\u0440\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043d\u0435\u0433\u043e\u0432\u0438\u043a\u0430! \u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/b0\/y4\/e8\/b0y4e8nw6kq7juigw_oekx2jjtk.jpeg\"> <br \/>   <i>\u041d\u0443 \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u043d\u0435\u0433\u043e\u0432\u0438\u043a?<\/i><\/p>\n<p>  \u041b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043b\u0438 \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0447\u0435\u043c \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a? \u0412 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e: \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435! \u042f \u0437\u0430\u0441\u0435\u043a\u043b\u0430 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0437\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440: \u0434\u0430\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043e\u0434\u0443 \u0438\u0437 55 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438 \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a. \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0442\u043e 1485 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0437\u0430 140 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434. \u041e\u043d \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043d\u043e \u043e\u043d \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0443 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438!<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/t2\/pn\/ce\/t2pncemklqifymf39ixawz9ejsg.png\"><\/p>\n<p>   \u041d\u0435 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0443\u044e \u043d\u0430 100% \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e. \u0414\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0442\u0438\u043c \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437!<\/p>\n<hr>\n<p>  <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Iv6f\/\">\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<hr>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/498800\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/498800\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/498800\/\"><b><i>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0434\u043e\u0440\u043e\u0433\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0447\u0438\u043a\u0438! \u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 <a href=\"https:\/\/otus.pw\/Iv6f\/\">\u00ab\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb<\/a>, \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443\u044e\u0442 \u0443\u0436\u0435 \u0432 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u0434\u043d\u0438. \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0434\u0432\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0438\u0440 CV.<\/i><\/b><\/p>\n<hr>\n<p>  \u041c\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0431\u0431\u0438 \u2013 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0433\u0440\u044b, \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0430 \u0441\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u0443 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u0435. \u042f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0430 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c. \u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u044b \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c (\u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043a Spot it!).<\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c, \u044f \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e \u0432\u043a\u0440\u0430\u0442\u0446\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0438\u0433\u0440\u044b: \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u0438\u0433\u0440\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0432 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0433\u0440\u0435 \u0414\u043e\u0431\u0431\u043b\u044c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u043e\u0441\u0435\u043c\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445 \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430. \u0423 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c, \u0442\u043e \u0437\u0430\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0443. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 55 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442, \u0443 \u043a\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qt\/b7\/sw\/qtb7swvb0bghekmkzqswukrkwoy.jpeg\"><br \/>  <i>\u041f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438: \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u0435\u043a?<\/i>  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-302422","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/302422","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=302422"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/302422\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=302422"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=302422"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=302422"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}