{"id":354448,"date":"2024-05-20T22:48:36","date_gmt":"2024-05-20T22:48:36","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=354448"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=354448","title":{"rendered":"<span>\u0423\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u043a\u0435. python\/keras<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h4>\u0414\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0434\u043e\u0431\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f! \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b, \u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f &#8212; \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u043a\u0435.<\/h4>\n<h3>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c, \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c(\u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c &#8212; \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438). \u042f \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0435\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c.<\/h3>\n<h3>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c, \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0442, \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0440\u0438\u0441\u0443\u044f \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b.<\/h3>\n<h3>\u041d\u043e \u0433\u0434\u0435? \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 &#171;\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u043a\u0435&#187; &#8212; PaperDraw(\u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0430). \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/3f6\/dfe\/a71\/3f6dfea71e906e721c267d0d4e6a0556.jpg\" width=\"576\" height=\"1280\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3f6\/dfe\/a71\/3f6dfea71e906e721c267d0d4e6a0556.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<h4>\u0422\u0430\u043a \u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/74f\/8ed\/8a3\/74f8ed8a38386477962c6195a617948e.jpg\" width=\"576\" height=\"1280\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/74f\/8ed\/8a3\/74f8ed8a38386477962c6195a617948e.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<h4>\u0422\u0430\u043a \u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043f\u043e 9 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b.<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/c9f\/bf0\/5e7\/c9fbf05e79f0e171a17cca0a657c997e.jpg\" alt=\"\u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b - \u0430.\" title=\"\u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b - \u0430.\" width=\"1278\" height=\"125\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c9f\/bf0\/5e7\/c9fbf05e79f0e171a17cca0a657c997e.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b &#8212; \u0430.<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043f\u043e 9 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e \u043c\u0430\u043b\u043e. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># rotate_image \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0431\u044b \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0440\u0430\u0446\u0438\u0432\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e + \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c from scipy.ndimage import rotate as rotate_image  # \u0427\u0442\u043e-\u0431\u044b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. import cv2  # \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435  image = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 i = 0  # \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u0430 \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f g = 0   # \u0438 \u0441\u0430\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442  while(i &lt; 19):          # \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438 image, \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0446\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 -45 + g(\u0438\u0437 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430 \u0432 \u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u0443\u043d\u0443 \u043f\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443), cval - \u044d\u0442\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255     rotated_img1 = rotate_image(image,-45 + g, cval=243)      #\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435     cv2.imwrite('page\/'+str(i)+'.jpg',rotated_img1)      i = i + 1     g = g + 5<\/code><\/pre>\n<h3>\u0412\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0445 \u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0431\u0443\u043a\u0432.<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import time start_time = time.time()   import os import cv2 files = os.listdir('writeimg')   def isTrue(l):     i = 0     while (i &lt; len(l)):         if (l[i] != 243):                          return True         i = i + 1     return False  print(len(files))  i = 0   while(i &lt; 0):     img = cv2.imread('pullImg\/'+files[i], cv2.IMREAD_GRAYSCALE)     height, width = img.shape     w = 0      h = 0     WR = 0      WL = 0     HU = 0     HD = 0     while(w &lt; width):         lineW = img[0:height, w:w+1]         if(isTrue(lineW)):             WL=w             break         w = w + 1     w = 0           while(w &lt; width):         lineW = img[0:height, width-w-1:width-w]         if(isTrue(lineW)):             WR = (width-w-1)             break         w = w + 1      while(h &lt; height):         lineH = img[h:h+1, 0:width]         if(isTrue(lineH[0])):             HU = h             break         h = h + 1     h = 0      while(h &lt; height):         lineH = img[height-h-1:height-h, 0:width]         if(isTrue(lineH[0])):             HD = height-h-1             break         h = h + 1          cv2.imwrite('writeimg\/'+files[i], img[HU:HD, WL:WR])     i = i + 1<\/code><\/pre>\n<h3>\u0412\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/628\/744\/dd0\/628744dd0b1277d973be7d831bf7cad7.jpg\" width=\"580\" height=\"717\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/628\/744\/dd0\/628744dd0b1277d973be7d831bf7cad7.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<h3>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441, \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f\u0442\u044c, \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/h3>\n<h3>\u0412\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434:<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import cv2, os p = os.listdir('.\/writeimg') import cv2 import numpy as np i = 0  while(i &lt; len(p)):     image = np.zeros((1100, 1100, 3), dtype=np.uint8)      image.fill(243)      image_height, image_width, _ = image.shape       # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c     insert_image = cv2.imread('.\/writeimg\/'+p[i])      # print(insert_image)          # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c     insert_height, insert_width, _ = insert_image.shape      # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435     start_x = int((image_width - insert_width) \/ 2)     start_y = int((image_height - insert_height) \/ 2)     end_x = start_x + insert_width     end_y = start_y + insert_height      # \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435     image[start_y:end_y, start_x:end_x] = insert_image      cv2.imwrite(p[i], image)     i = i + 1<\/code><\/pre>\n<h3>\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043c\u044b \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e &#171;\u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430&#187;.<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/5f3\/6ef\/2d0\/5f36ef2d07c4b0edb758eb635d60a9b1.jpg\" width=\"1619\" height=\"699\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5f3\/6ef\/2d0\/5f36ef2d07c4b0edb758eb635d60a9b1.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<h3>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0434:<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import cv2, os l = '.\/q\/' p = os.listdir(l)   p = os.listdir('.\/q\/') o = 0  while(o &lt; len(p)):     i = 0     l = cv2.cvtColor(cv2.imread('.\/q\/'+p[o]), cv2.COLOR_BGR2GRAY).reshape(1100*1100)      while(i &lt; len(l)):         if(l[i] == 243):             l[i] = 255         else:             l[i] = 0         i = i + 1      cv2.imwrite('.\/grey\/'+p[o],l.reshape(1100,1100))     o = o + 1 <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/095\/281\/978\/095281978337f629ff55402fef8ee93c.jpg\" width=\"765\" height=\"368\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/095\/281\/978\/095281978337f629ff55402fef8ee93c.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<h3>\u0418 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 &#8212; \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0422\u0430\u043a-\u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 keras \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440 &#8212; \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c. \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438.<\/h3>\n<pre><code class=\"python\"># --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 1 --------- # \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  import os import keras import numpy as np import cv2 from keras.layers import Dense, Dropout , Conv2D , Flatten, MaxPooling2D # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 1 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 2 --------- # \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 input_shape = (275, 275, 1) # \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 x_tain, \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. data = [] # \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 data1 = [] # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 2 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 3 --------- j = 0 # \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438. \u0418 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435(\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u043f\u043e \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443) \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432. while(j &lt;= 160):     o = 1     h = 0     while(o&lt;=33):         data.append(              np.array(cv2.imread('.\/t\/'+str(o)+'_'+str(j)+'.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))         )         data1.append(h)         o = o + 1         h = h + 1     j = j + 1 # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 3 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 4 --------- # \u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 num_classes = 33 # \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 np. data = np.array(data) data1 = np.array(data1) # \u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.  data = np.expand_dims(data, -1) # \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043a\u0435, [ [3] ] -> [ [0,0,0,1] ] y_test = keras.utils.to_categorical(data1, num_classes) # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 4 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 5 --------- # \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440. model = keras.Sequential(     [         keras.Input(shape=input_shape),         Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),         MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),         Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),         MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),         Flatten(),         Dropout(0.5),         Dense(num_classes, activation=\"softmax\")     ] ) # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 5 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 6 --------- model.compile(loss=\"categorical_crossentropy\", optimizer=\"adam\", metrics=[\"accuracy\"]) model.fit(data, y_test, epochs=10,) # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442. m = model.predict(np.array([cv2.imread('.\/t\/1_161.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)])) # \u0434\u0430, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439. print(     np.argmax(m) + 1 ) # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 6 ---------<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f, \u0442\u0443\u0442 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430  os &#8212; \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439(\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043f\u0443\u0442\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u0438 \u0442.\u0434). \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c keras. \u0422\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430  numpy, \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 &#8216;as np&#8217;, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u043a \u043d\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0427\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 cv2, \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u043c\u044b \u0438\u0437 keras \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 layers &#8212; \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e: Dense &#8212; \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439, Dropout &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043e\u043d \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b(\u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c), Conv2D &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, Flatten &#8212; \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, MaxPooling2D &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0442.\u0435 \u0438\u0437 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439(\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0430 2 \u043d\u0430 2) \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442.\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e: \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f(\u0446\u0438\u0444\u0440\u0430 1 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435). \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data1, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430. \u0421\u043c\u044b\u0441\u043b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c &#171;\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442&#187;, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435, \u0432\u043e \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432  \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b &#8212; &#171;\u0430&#187; \u0430 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0435\u0451 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u043e \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 0. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e: \u043d\u0430\u0448 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a, [\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0430,  \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0431, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0432, &#8230; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u044f, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0430,  \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0431, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0432, &#8230; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u044f], \u0442.\u0435 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data1 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434, [ 0, 1, 2, 3, &#8230; 32, 0, 1, 2, 3, &#8230; 32, ] \u0442.\u0435 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0431\u0443\u043a\u0432 \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 0, \u0442.\u0435 0 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430 &#171;\u0430&#187;, 32 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430 &#171;\u044f&#187;. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e num_classes, \u0433\u0434\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442.\u043a \u0431\u0443\u043a\u0432 33, \u0442\u043e \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 33. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432, \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 numpy, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043a \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0443. \u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0438\u043f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e expand_dims, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 numpy, \u043c\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a expand_dims, \u043d\u043e keras \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0418 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e to_categorical, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 data1, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u044b\u043b \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430 &#8212;  [ 0, 1, 2, 3, &#8230; 32, 0, 1, 2, 3, &#8230; 32, ], \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430 &#8212; [ [1,0,0, &#8230; 0,0,0,], [0,1,0, &#8230; 0,0,0,] ]. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u043e\u0432 &#8212; 0,1,2, \u0438 \u0442.\u0434, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438, \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c 2, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440(\u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0445 \u0438\u0437 \u0446\u0438\u0444\u0440) \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e &#8212; 33, \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0438 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u0434\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 32, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0442\u043e \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432(\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440) \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 33 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432(\u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f), \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430(\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430) \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d 0, \u043a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u0447\u0438\u0441\u043b\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 4, \u0442\u043e \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a, &#8212; [0, 1, 2, 3], \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0432 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f [ [1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1] ].<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e model, &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041c\u044b \u0438\u0437 keras \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e Sequential, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, &#8212; \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435: \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u043e\u0439, \u043c\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 loss(\u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044f), \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0432 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440, \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440 &#8212; Adam, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u044f \u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0418 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c, \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u044f \u0445\u043e\u0447\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u044d\u043f\u043e\u0445\u0435, \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443 accuracy, \u0447\u0442\u043e \u0441 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0435, \u043c\u044b \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c fit, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f, &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e m &#8212; \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430\/\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f(predict), \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data1. \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0441 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a, &#8212; [[1.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00<br \/> 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00<br \/> 0.000000e+00 0.000000e+00 4.161553e-37 0.000000e+00 0.000000e+00<br \/> 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00<br \/> 0.000000e+00 0.000000e+00 3.723864e-38 0.000000e+00 0.000000e+00<br \/> 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00<br \/> 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00]], \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u043a \u043d\u0443\u043b\u044e, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 &#8212; 4.161553e-37, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 4.16 \u0432 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 37 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438(\u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445 \u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442: \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043e\u0431\u044b\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0440\u043e\u0431\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 5\/1(\u043f\u044f\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445) \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0443 \u0434\u0440\u043e\u0431\u044c \u0432 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c, \u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0443\u0436\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0432\u043e\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c, \u0442.\u0435 (5\/1)^-3 = 1\/5^3 = 1\/125, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u044d\u0442\u0443 \u0434\u0440\u043e\u0431\u044c \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439, \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f 0.008, \u0442.\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a \u043d\u0443\u043b\u044e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e 4.16 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043d\u0435 \u0432 -37 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c, \u0430 \u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443 \u0432 -5, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e 0.0008026631901946794, \u0432\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0435, \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432 -37 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438. \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u0435. \u041c\u044b \u0432\u0435\u0441\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u043c \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e np.argmax \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0432 \u043c\u043e\u0451\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435  , \u043e\u043d \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 0, \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043a \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0443, \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/1bd\/4d7\/98a\/1bd4d798a931c4fbdcb887dd91247c61.jpg\" alt=\"\u0422\" title=\"\u0422\" width=\"734\" height=\"306\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1bd\/4d7\/98a\/1bd4d798a931c4fbdcb887dd91247c61.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0422<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c 97%.\u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c, \u0442\u043e \u0447\u0442\u043e  \u043d\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u043c, \u043d\u043e, \u043f\u043e \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043a\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0430, \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435, \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430 \u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0442 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f, \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0443, \u0430 \u043d\u0435 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442.\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442, \u0442.\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 &#8212; &#171;\u0430&#187;, \u0441 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 100%. <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0432\u0441\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0433\u043e. <\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \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\/articles\/759998\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/759998\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h4>\u0414\u043e\u0431\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0434\u043e\u0431\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0437\u044c\u044f! \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u043a\u043e\u043f\u0438\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b, \u043a\u0430\u043a \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f &#8212; \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u043a\u0435.<\/h4>\n<h3>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c, \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c(\u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c &#8212; \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e, \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438). \u042f \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0435\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c.<\/h3>\n<h3>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e\u043c, \u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0442, \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0440\u0438\u0441\u0443\u044f \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b.<\/h3>\n<h3>\u041d\u043e \u0433\u0434\u0435? \u042f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 &#171;\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u043a\u0435&#187; &#8212; PaperDraw(\u043d\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0430). \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h4>\u0422\u0430\u043a \u044f \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h4>\u0422\u0430\u043a \u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043f\u043e 9 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b.<\/h4>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b &#8212; \u0430.<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043f\u043e 9 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b, \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043b\u043e\u0432\u0430\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u043e \u043c\u0430\u043b\u043e. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># rotate_image \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0431\u044b \u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0440\u0430\u0446\u0438\u0432\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e + \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c from scipy.ndimage import rotate as rotate_image  # \u0427\u0442\u043e-\u0431\u044b \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. import cv2  # \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435  image = cv2.imread('a.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 i = 0  # \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0443\u0441\u0430 \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f g = 0   # \u0438 \u0441\u0430\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b, \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442  while(i &lt; 19):          # \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438 image, \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0446\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 -45 + g(\u0438\u0437 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043a\u043b\u043e\u043d\u0430 \u0432 \u043b\u0435\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u0443\u043d\u0443 \u043f\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443), cval - \u044d\u0442\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255     rotated_img1 = rotate_image(image,-45 + g, cval=243)      #\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435     cv2.imwrite('page\/'+str(i)+'.jpg',rotated_img1)      i = i + 1     g = g + 5<\/code><\/pre>\n<h3>\u0412\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e, \u043d\u043e \u0441\u0442\u043e\u0438\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0445 \u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0431\u0443\u043a\u0432.<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import time start_time = time.time()   import os import cv2 files = os.listdir('writeimg')   def isTrue(l):     i = 0     while (i &lt; len(l)):         if (l[i] != 243):                          return True         i = i + 1     return False  print(len(files))  i = 0   while(i &lt; 0):     img = cv2.imread('pullImg\/'+files[i], cv2.IMREAD_GRAYSCALE)     height, width = img.shape     w = 0      h = 0     WR = 0      WL = 0     HU = 0     HD = 0     while(w &lt; width):         lineW = img[0:height, w:w+1]         if(isTrue(lineW)):             WL=w             break         w = w + 1     w = 0           while(w &lt; width):         lineW = img[0:height, width-w-1:width-w]         if(isTrue(lineW)):             WR = (width-w-1)             break         w = w + 1      while(h &lt; height):         lineH = img[h:h+1, 0:width]         if(isTrue(lineH[0])):             HU = h             break         h = h + 1     h = 0      while(h &lt; height):         lineH = img[height-h-1:height-h, 0:width]         if(isTrue(lineH[0])):             HD = height-h-1             break         h = h + 1          cv2.imwrite('writeimg\/'+files[i], img[HU:HD, WL:WR])     i = i + 1<\/code><\/pre>\n<h3>\u0412\u043e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h3>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441, \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0444\u043e\u0442\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f\u0442\u044c, \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/h3>\n<h3>\u0412\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434:<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import cv2, os p = os.listdir('.\/writeimg') import cv2 import numpy as np i = 0  while(i &lt; len(p)):     image = np.zeros((1100, 1100, 3), dtype=np.uint8)      image.fill(243)      image_height, image_width, _ = image.shape       # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c     insert_image = cv2.imread('.\/writeimg\/'+p[i])      # print(insert_image)          # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c     insert_height, insert_width, _ = insert_image.shape      # \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435     start_x = int((image_width - insert_width) \/ 2)     start_y = int((image_height - insert_height) \/ 2)     end_x = start_x + insert_width     end_y = start_y + insert_height      # \u0412\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435     image[start_y:end_y, start_x:end_x] = insert_image      cv2.imwrite(p[i], image)     i = i + 1<\/code><\/pre>\n<h3>\u0422\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043c\u044b \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e &#171;\u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430&#187;.<\/h3>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h3>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u0445 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0434:<\/h3>\n<pre><code class=\"python\">import cv2, os l = '.\/q\/' p = os.listdir(l)   p = os.listdir('.\/q\/') o = 0  while(o &lt; len(p)):     i = 0     l = cv2.cvtColor(cv2.imread('.\/q\/'+p[o]), cv2.COLOR_BGR2GRAY).reshape(1100*1100)      while(i &lt; len(l)):         if(l[i] == 243):             l[i] = 255         else:             l[i] = 0         i = i + 1      cv2.imwrite('.\/grey\/'+p[o],l.reshape(1100,1100))     o = o + 1 <\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<h3>\u0418 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 &#8212; \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0422\u0430\u043a-\u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 keras \u0438\u0437 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440 &#8212; \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e \u0438 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c. \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438.<\/h3>\n<pre><code class=\"python\"># --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 1 --------- # \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  import os import keras import numpy as np import cv2 from keras.layers import Dense, Dropout , Conv2D , Flatten, MaxPooling2D # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 1 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 2 --------- # \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441 \u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 input_shape = (275, 275, 1) # \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 x_tain, \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. data = [] # \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 data1 = [] # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 2 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 3 --------- j = 0 # \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438. \u0418 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435(\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u043f\u043e \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443) \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432. while(j &lt;= 160):     o = 1     h = 0     while(o&lt;=33):         data.append(              np.array(cv2.imread('.\/t\/'+str(o)+'_'+str(j)+'.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))         )         data1.append(h)         o = o + 1         h = h + 1     j = j + 1 # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 3 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 4 --------- # \u043a\u043e\u043b\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 num_classes = 33 # \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 np. data = np.array(data) data1 = np.array(data1) # \u0412\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430.  data = np.expand_dims(data, -1) # \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043a\u0435, [ [3] ] -> [ [0,0,0,1] ] y_test = keras.utils.to_categorical(data1, num_classes) # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 4 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 5 --------- # \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0438\u0444\u0440. model = keras.Sequential(     [         keras.Input(shape=input_shape),         Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),         MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),         Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),         MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),         Flatten(),         Dropout(0.5),         Dense(num_classes, activation=\"softmax\")     ] ) # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 5 ---------       # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 6 --------- model.compile(loss=\"categorical_crossentropy\", optimizer=\"adam\", metrics=[\"accuracy\"]) model.fit(data, y_test, epochs=10,) # \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442. m = model.predict(np.array([cv2.imread('.\/t\/1_161.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)])) # \u0434\u0430, \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439. print(     np.argmax(m) + 1 ) # --------\u043a\u043e\u0434 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 6 ---------<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f, \u0442\u0443\u0442 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430  os &#8212; \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439(\u0444\u0430\u0439\u043b\u044b, \u043f\u0443\u0442\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u044b \u0438 \u0442.\u0434). \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c keras. \u0422\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430  numpy, \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 &#8216;as np&#8217;, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u043a \u043d\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0427\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 cv2, \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u041f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442, \u043c\u044b \u0438\u0437 keras \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 layers &#8212; \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e: Dense &#8212; \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0439, Dropout &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043e\u043d \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u044b(\u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c), Conv2D &#8212; \u0441\u043b\u043e\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0432 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, Flatten &#8212; \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, MaxPooling2D &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0443\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0442.\u0435 \u0438\u0437 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439(\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0430 2 \u043d\u0430 2) \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442.\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e: \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f(\u0446\u0438\u0444\u0440\u0430 1 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435). \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data1, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430. \u0421\u043c\u044b\u0441\u043b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u0430\u043c &#171;\u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442&#187;, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435, \u0432\u043e \u0432\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u043c\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432  \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b &#8212; &#171;\u0430&#187; \u0430 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0435\u0451 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043f\u043e \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 0. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e: \u043d\u0430\u0448 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a, [\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0430,  \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0431, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0432, &#8230; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u044f, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0430,  \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0431, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0432, &#8230; \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u044f], \u0442.\u0435 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u044b \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0443. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 data1 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434, [ 0, 1, 2, 3, &#8230; 32, 0, 1, 2, 3, &#8230; 32, ] \u0442.\u0435 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u044b \u0431\u0443\u043a\u0432 \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u0430, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 0, \u0442.\u0435 0 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430 &#171;\u0430&#187;, 32 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430 &#171;\u044f&#187;. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e num_classes, \u0433\u0434\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442.\u043a \u0431\u0443\u043a\u0432 33, \u0442\u043e \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 33. \u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0438\u043f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432, \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 numpy, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043a \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0443. \u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0442\u0438\u043f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e expand_dims, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 numpy, \u043c\u044b \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a expand_dims, \u043d\u043e keras \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0418 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\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-354448","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/354448","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=354448"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/354448\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=354448"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=354448"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=354448"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}