{"id":306333,"date":"2020-07-02T21:00:38","date_gmt":"2020-07-02T21:00:38","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=306333"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2020-07-02T21:00:38","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=306333","title":{"rendered":"\u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430 Python: \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b, OpenCV \u0438 UI ( \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c 1)"},"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\/skillfactory\/blog\/509304\/\">\u041b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043b\u043e\u043c\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b.<\/p>\n<h3>\u0412\u0441\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b<\/h3>\n<p>  \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u041e\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435. \u041c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u0438\u043d \u0440\u0435\u0431\u0435\u0440 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c. \u0423\u0437\u0435\u043b s \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a; \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u221e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/5d1\/fd2\/7e5\/5d1fd27e586466fd29191c1a1547fb0c.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0448 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b \u0441 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0441\u0435\u0440\u044b\u043c), \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c s. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u00ab\u043e\u0441\u043b\u0430\u0431\u043b\u044f\u0435\u043c\u00bb \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 \u0434\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044f \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0430 \u0438\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0437\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0430 \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0431\u0440\u0430\u2026<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/704\/261\/adc\/704261adc70c19804a624d723a5da6ae.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0423\u0437\u0435\u043b s \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d (\u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439), \u0430 \u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0438 a \u0438 b \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b \u2014 b, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u00ab\u043e\u0441\u043b\u0430\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u00bb \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432 b \u0438 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f b.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/a9a\/7ed\/e36\/a9a7ede36a3c7b7a713e5dec360a8a75.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u043c\u044b \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0443\u044e \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/513\/f77\/cac\/513f77cacd3cd542b11fb1bbaa27c64a.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/bf0\/c93\/29d\/bf0c9329d54d4796f6f7a2a045e77639.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/d2b\/08c\/79c\/d2b08c79cc8b19dd522b6a7a5607aab6.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <i>\u041d\u0430\u0448\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b. \u0427\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0443\u0437\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430.<\/i><\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0442\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430<\/h3>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/984\/82e\/81b\/98482e81b4323c066eaacaa0d11cd78f.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c (\u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b) \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 RGB 0,0,0 (\u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439) \u0438\u043b\u0438 255,255,255 (\u0431\u0435\u043b\u044b\u0439). \u041d\u0430\u0448\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0435\u043b\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0446\u0435\u043b\u044c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043a\u0430\u043a \u0443\u0437\u0435\u043b \u0438 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0431\u0440\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0441 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0431\u0435\u0440, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 RGB. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0443 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u0430 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c 0,1, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u043f\u0443\u0442\u0438 0 \u2014 (\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b):<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/ece\/7e5\/3e1\/ece7e53e1e273c0de926313402b3009d.jpg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430 \u0447\u0440\u0435\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c. \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0438\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043a \u043c\u0435\u0441\u0442\u0443 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0431\u0430\u0440\u044c\u0435\u0440\u0430, \u0430 \u043d\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/49b\/fc5\/5a6\/49bfc55a6eeec216c364293e21afde16.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c OpenCV, \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f Python, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0432 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0448 \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img = cv2.imread('maze.png') # read an image from a file using cv2.circle(img,(5,220), 3, (255,0,0), -1) # add a circle at (5, 220) cv2.circle(img, (25,5), 3, (0,0,255), -1) # add a circle at (5,5) plt.figure(figsize=(7,7)) plt.imshow(img) # show the image plt.show()<\/code><\/pre>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/129\/d4b\/7c7\/129d4b7c70eda55f1bdb7661c7afc866.png\" alt=\"image\"><\/div>\n<p>  \u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 Vertex, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c \u043f\u0443\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">class Vertex:     def __init__(self,x_coord,y_coord):         self.x=x_coord         self.y=y_coord         self.d=float('inf') #current distance from source node         self.parent_x=None         self.parent_y=None         self.processed=False         self.index_in_queue=None<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u0434\u0432\u0443\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u042d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c \u0441 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0443\u0447\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def find_shortest_path(img,src,dst):     pq=[] #min-heap priority queue     imagerows,imagecols=img.shape[0],img.shape[1]     matrix = np.full((imagerows, imagecols), None)      #access matrix elements by matrix[row][col]     #fill matrix with vertices     for r in range(imagerows):         for c in range(imagecols):             matrix[r][c]=Vertex(c,r)             matrix[r][c].index_in_queue=len(pq)             pq.append(matrix[r][c])     #set source distance value to 0     matrix[source_y][source_x].d=0     #maintain min-heap invariant (minimum d Vertex at list index 0)     pq = bubble_up(pq, matrix[source_y][source_x].index_in_queue)<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0431\u0440\u0430 \u0438 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0431\u0435\u0440 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">#Implement euclidean squared distance formula def get_distance(img,u,v):     return 0.1 + (float(img[v][0])-float(img[u][0]))**2+(float(img[v][1])-float(img[u][1]))**2+(float(img[v][2])-float(img[u][2]))**2 #Return neighbor directly above, below, right, and left def get_neighbors(mat,r,c):     shape=mat.shape     neighbors=[]     #ensure neighbors are within image boundaries     if r &gt; 0 and not mat[r-1][c].processed:          neighbors.append(mat[r-1][c])     if r &lt; shape[0] - 1 and not mat[r+1][c].processed:             neighbors.append(mat[r+1][c])     if c &gt; 0 and not mat[r][c-1].processed:         neighbors.append(mat[r][c-1])     if c &lt; shape[1] - 1 and not mat[r][c+1].processed:             neighbors.append(mat[r][c+1])     return neighbors<\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f (d) \u0432\u0441\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0430\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">while len(pq) &gt; 0:     u=pq[0] #smallest-value unprocessed node     #remove node of interest from the queue     pq[0]=pq[-1]      pq[0].index_in_queue=0     pq.pop()     pq=bubble_down(pq,0) #min-heap function, see source code           u.processed=True     neighbors = get_neighbors(matrix,u.y,u.x)     for v in neighbors:         dist=get_distance(img,(u.y,u.x),(v.y,v.x))         if u.d + dist &lt; v.d:             v.d = u.d+dist             v.parent_x=u.x #keep track of the shortest path             v.parent_y=u.y             idx=v.index_in_queue             pq=bubble_down(pq,idx)              pq=bubble_up(pq,idx)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img = cv2.imread('maze.png') # read an image from a file using opencv (cv2) library p = find_shortest_path(img, (25,5), (5,220)) drawPath(img,p) plt.figure(figsize=(7,7)) plt.imshow(img) # show the image on the screen  plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/4aa\/c1d\/13f\/4aac1d13fca07f03cd5b3ab597b7a162.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/4bd\/cfe\/895\/4bdcfe89553bcbac1dbb60cd6e03fb76.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/328\/8c3\/ce8\/3288c3ce8b2e32ccad5ef94ebfcf8b96.jpg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/800\/377\/c55\/800377c55b4dbc74167bb9544f9395c0.jpg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/592\/2d6\/932\/5922d693210bf2a327d5b5e12ac6d7c1.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/cf4\/921\/796\/cf49217961fb2dc83f9c6097bbf6ef4e.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u043d\u0430 GitHub <a href=\"https:\/\/github.com\/maxwellreynolds\/Maze\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/rd\/kl\/lr\/rdkllrbtrth_kdpceb-vxzrxl1o.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438\u043b\u0438 Level Up \u043f\u043e \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b SkillFactory:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=02072002\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a> (12 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-scientist?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=DST&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=02072002\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Science \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a> (12 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=02072002\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0441 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c<\/a> (9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=02072002\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a> (9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <br clear=\"left\">  <\/p>\n<h3>\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/508450\/\">\u0422\u0440\u0435\u043d\u0434\u044b \u0432 Data Scien\u0441e 2020<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/508556\/\">Data Science \u0443\u043c\u0435\u0440\u043b\u0430. \u0414\u0430 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 Business Science<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507052\/\">\u041a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435 Data Scientist \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u044f\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\/\">\u041a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c Data Scientist \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506888\/\">\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f Data Science<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506798\/\">Data Science \u0434\u043b\u044f \u0433\u0443\u043c\u0430\u043d\u0438\u0442\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432: \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u00abdata\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506790\/\">Data Scien\u0441e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0438\u0434\u0430\u0445: \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 Decision Intelligence<\/a><\/li>\n<\/ul>\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\/skillfactory\/blog\/509304\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/509304\/<\/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\/skillfactory\/blog\/509304\/\">\u041b\u0430\u0431\u0438\u0440\u0438\u043d\u0442\u044b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043b\u043e\u043c\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b.<\/p>\n<h3>\u0412\u0441\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u043c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b<\/h3>\n<p>  \u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0414\u0435\u0439\u043a\u0441\u0442\u0440\u044b \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u041e\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0442\u0447\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0435. \u041c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430 \u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u0438\u043d \u0440\u0435\u0431\u0435\u0440 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c \u0443\u0437\u043b\u0430\u043c. \u0423\u0437\u0435\u043b s \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 0, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a; \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u221e \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/5d1\/fd2\/7e5\/5d1fd27e586466fd29191c1a1547fb0c.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u041d\u0430\u0448 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0437\u0435\u043b \u0441 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d \u0441\u0435\u0440\u044b\u043c), \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c s. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u00ab\u043e\u0441\u043b\u0430\u0431\u043b\u044f\u0435\u043c\u00bb \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0441\u043c\u0435\u0436\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d\u0443 \u0434\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0443\u0437\u043b\u0430, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044f \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0430 \u0438\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0437\u043b\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0430 \u043f\u043b\u044e\u0441 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0443 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0431\u0440\u0430\u2026  <\/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-306333","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/306333","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=306333"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/306333\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=306333"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=306333"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=306333"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}