Разделить картинку на пазлы онлайн: Пазлы из фото онлайн — IMG online

Содержание

Своя коллекция пазлов? Легко! / Блог им. natalyaafoninaTula / EdGuru.RU

Собирать пазлы любят почти все дошкольники. Это увлекательно и полезно. Складывая картинку из нескольких частей, ребенок учится проявлять внимание к деталям и ориентироваться в пространстве. Игра развивает зрительное восприятие, мышление, способствует формированию произвольности.
 

К сожалению, выбор пазлов в повседневной практике специалиста ограничен. Покупные бывают достаточно трудны для ребенка-логопата: мелкими деталями пазла трудно манипулировать, а 20-30 частей картинки бывает не под силу собрать даже обычному малышу, без когитивных проблем.
 

Конечно, можно пристально выискивать и покупать «правильные» пазлы: на первых этапах – с белым фоном и одним четким изображением предмета (из 4-х, 6-ти, 8-ми частей), позже – не слишком пестрые с узнаваемыми деталями («Думаю, это кусочек лапы? Видишь подошло. Тогда это… Да, ухо. Куда положим? Молодец, правильно. Вот он – плюшевый мишка»).


 

Или вспомнить знаменитую методику С.Забрамной и разрезать старые открытки, иллюстрации «отслуживших свое» книг: для трехлетки – на две части, четырехлетний ребенок справится с четырьмя прямоугольными фрагментами, для дошкольников постарше добавим диагональный разрез.
 

Но лучше – создать свою коллекцию, учитывая лексическую тему («Овощи», «Фрукты», «Мебель и т.д.), этап работы и интеллектуальный потенциал детей.
 

www.jigsawplanet.com – простой и понятный русскоязычный сервис.
 

Шаг 1. Регистрируемся.
 

Шаг 2. Выбираем «Создать».

 
 

Шаг 3. Загружаем изображение и задаем параметры пазла: количество частей, форму. Помните: до пяти лет лучше использовать первый, классический вариант (фрагмент-квадратик): физиологически ребенку еще трудно сконцентрироваться и на содержании картинки и на форме деталей.

 

Шаг 4.

Подтверждаем: «Создать» – и играем!
 

В помощь – дополнительные настройки:
 

Кнопка «Изображение» выводит на экран картинку-образец. Размер регулируется: от маленького (25% оригинала) до большого (100% исходной картинки).

 
 

Кнопка «Призрак». Та же картинка-образец, но в ином варианте. Программа выводит полупрозрачный фон, на котором ребенок сможет работать.


 

«Упорядочить» — фрагменты отображаются отдельно друг от друга, «перемешать» — в общей «кучке», так что видны не полностью.

 

 

«Перезапустить» — игра начинается заново.

 
 

Кстати, для вас остается доступным изменение параметров игры (меню «Играть как» – «Настройки): увеличивайте количество деталей или изменяйте их форму, учитывая возможности каждого малыша.
 

Электронные пазлы удобно использовать для индивидуальной работы: как часть занятия или задание на дом. В последнем случае достаточно скопировать ссылку и поделиться ей с родителями малыша.

 

Попробуйте, пазлы-онлайн –- это просто!

 

Ниже – ссылка пазл-образец:

Удачи!

Как создать мозаику в Instagram

Что за мозаика?

Только взгляните, что вытворяют со своими аккаунтами, например, @micahnotfound или @c. syresmith. Вы сможете сделать так же.

Как сделать?

Десктопные редакторы

Разрезать фотографию на равные части можно в любом графическом редакторе, таком как Photoshop или GIMP. Просто откройте фотографию в редакторе, разделите её на равные квадратные части и сохраните каждую часть в отдельный файл.

Photoshop

В меню «Просмотр» выберите «Показать» → «Сетку». Зайдите в меню «Редактирование» и откройте «Установки» → «Направляющие, сетка и фрагменты».

Вы можете разделить изображение на части в зависимости от того, какую панораму хотите создать. Просто введите нужное значение в поле «Внутреннее деление на».

Теперь, когда ваше изображение разделено на части, выделите и скопируйте нужные фрагменты в отдельные файл.

GIMP

Зайдите в меню «Вид» и включите опции «Показывать сетку» и «Прилипать к сетке». Затем щёлкните на «Изображение», выберите «Настроить сетку» и разделите изображение на части.

Выделяйте части изображения одну за другой, копируйте и сохраняйте в отдельные файлы с помощью «Файл» → «Создать» → «Из буфера обмена». Используйте горячие клавиши Ctrl + C и Shift + Ctrl + V, чтобы ускорить процесс.

Веб-сервисы

Разделить фотографию на равные части можно с помощью веб-сервисов, таких как Griddrawingtool.com и Imgonline.com. Это быстрее и проще.

Когда изображение разрезано, можно приступать к загрузке. Просто помните, что правый нижний фрагмент фотографии нужно загружать первым, а левый верхний — последним.

Мобильные приложения

Существует большое количество мобильных приложений, которые создают и загружают мозаики в Instagram. С ними вам не придётся утруждаться работой в графических редакторах.

iOS

Grid-it

Это приложение умеет разрезать на части сделанные вами фотографии или изображения в вашей галерее. Правда, загружать фрагменты в Instagram придётся по одному.

Grids

Ещё одно приложение для разделения фотографий на части. Вам не нужно будет сохранять каждый фрагмент отдельно, поскольку в приложение встроена возможность отправлять фрагменты сразу в Instagram. Вы можете выбирать для фрагментов цвета и градиенты, чтобы разнообразить свою мозаику.

Android

9square

Очень простое приложение, обрезающее фотографии и загружающее в Instagram. Вы можете выбрать сетку размерами 3 × 1, 3 × 2, 3 × 3, 3 × 4 или 3 × 5.

9Cut

Аналог 9square, абсолютно идентичный по функциональности.

appbox fallback https://play.google.com/store/apps/details?id=cut.grid&hl=ru&gl=ru

 

Как быстро собирать большие пазлы. Мой самый большой пазл и его скоростное собирание

Как известно, пазл – это довольно занимательная и интересная игра, которая привлекает внимание не только детей, но и многих взрослых. Это позволяет развивать мелкую моторику рук, логическое мышление, да и просто с интересом провести время, позабыв о ежедневных заботах. Конечно же, с пазлами, которые состоят из двух десятков кусочков, проблем не возникнет, а как же собирать пазлы, в которых насчитывается несколько тысяч элементов?

Вам понадобится:

  • картонная доска

Инструкция:

1. Достаточно удобно собирать пазлы на деревянной или картонной доске. Если же ее не имеется, можно воспользоваться обычным бумажным листом. Как правило, на упаковке головоломки указаны размеры картинки (обычно в мм), которая должна получиться. Следует нарисовать на картонке прямоугольник такого же размера. Это существенно упростит задачу, ведь весь процесс вашей работы будет происходить именно в этом прямоугольнике. Стоит отметить, что рисовать его нужно не от руки, а по линейке.

2. Начинать всегда рекомендуется с крайних частей, ведь их намного меньше, чем остальных элементов. Если вы соберете из крайних деталей рамку, то дальше процесс пойдет намного проще. Для этого рекомендуется перебрать все кусочки, выбирая элементы с прямыми краями. В первую очередь лучше поставить четыре «уголка», которые будут иметь по два прямых края. Таким образом, у вас получится рамка толщиной в один элемент.

3. Здесь также следует обратить внимание и на форму «хвостиков». Они могут быть как кривые, так и прямые.

Учитывайте и то, что в каждом пазле сохраняется вертикальность деталей, а это означает, что все хвостики одного типа либо горизонтальны, либо вертикальны. Внимательно изучите изображение, которое должно получиться. Благодаря этому вы сможете определить верх практически на каждой детали.

4. Достаточно редко, но все-таки встречается следующая аномалия. В некоторых наборах столбцы и ряды могут быть несимметричны. Здесь понадобится проявить больше терпения – и все обязательно получится. Обратите внимание и на то, что выпуклые хвостики могут иметь различную степень приплюснутости. Разные размеры бывают и у ячеек для хвостиков.

5. Если у вас нет желания присматриваться к хвостикам и другим особенностям деталей, то разделите их по цвету. Это не очень сложно, однако существенно упростит дальнейшую процедуру. Так, отобрав все кусочки голубого цвета, будет легче собирать небо. Если же на рисунке имеется здание, сделайте отдельную кучку деталей с его частями.

6. Собранные пазлы можно смело использовать в качестве картин. Для этого нужно наклеить каждый кусочек на прочное основание и заключить его в рамку. Также можно нанести на рисунок прозрачный лак, который скрепит все элементы пазла между собой. Такая картина станет отличным украшением вашего помещения.

Советы и предостережения:

Так как кусочки пазла изготавливаются из картона, на который нанесена краска, с ними нужно обращаться достаточно аккуратно. Следует помнить, что при небрежном обращении элементы могут разорваться или деформироваться, что будет создавать определенный дискомфорт при составе картинки. Также стоит исключить попадание влаги на картонные кусочки.

Факт:

А знаешь ли ты, что история пазлов началась в Англии в 1761 году? Именно тогда торговец географическими картами решил разрезать свою продукцию, придумав тем самым новое учебное пособие. Собирая такие элементы, ученики лучше изучали географию. Новинка получила огромный успех, и в дальнейшем разделять на кусочки начали все, что только можно – изображения исторических сражений, портреты и даже библейские события.

Несколько сотен разрозненных картонных кусочков. На лицевую сторону каждого из них нанесено малопонятное изображение. Но если сложить их определённым образом, то перед усердным собирателем предстанут природный пейзаж или старинный замок, грациозные животные или диковинные растения, благородные линии дорогого автомобиля или силуэт врезающегося в небо большого города. Каждый сможет подыскать по своему вкусу картинку-головоломку. Имя ей – пазл («puzzle»).

Ну, прежде всего, есть бесплатный способ приобщиться к пазлам: собирать их онлайн. Очень большая коллекция картин, расположенная на сайте Gallerix.ru является также и очень большой коллекцией пазлов. Если вы хотите пособирать пазлы виртуально, то вот вам место, где их очень много:

Собирать пазлы онлайн на сайте Gallerix.ru

А при выборе и собирании картонного пазла стоит ответить на несколько вопросов:

1. Как выбрать производителя пазла?

Если желательным является получение качественной картинки, стоит обратить внимание на фирму, изготовившую пазл. К заслужившим доверие покупателей производителям можно отнести такие компании как польские «Trefl» и «Castorland», немецкие «Ravensburger», «Heye» и «Piatnik», испанская «Educa», итальянская «Clementoni», российская «Step».

2. Из какого количества деталей должен состоять пазл?

Вряд ли необходимо сразу же выбирать пазл, состоящий из нескольких тысяч деталей. Такой пазл недешев, а шанс его собрать (у человека без соответствующего опыта, конечно) невелик. Вернее всего начинать с пазла на 300 – 500 деталей и уже после, набив руку, приниматься за наборы из 1000 – 4000 кусочков. Опытные собиратели работают с пазлами из 13200, 18000 и даже 24000 деталей!

3. Какую картинку выбрать?

Конечно же, самую понравившуюся! Но следует помнить, что пазл с крупными однотонными областями (такими, как область неба, например) может оказаться слишком сложным в сборке. Также труден для составления пазл, изображающий написанную маслом картину (особенно выполненную в технике импрессионизма). В этом случае на деталях пазла будут видны лишь части крупных мазков кисти художника.

4. Как выбрать место сборки пазла?

Вопрос вовсе не праздный. Сборка небольшого пазла занимает пару-тройку часов, но пазл покрупнее потребует нескольких дней, недель, а возможно и месяцев. За это время детали могут потеряться. Во избежание этого стоит подготовить несколько коробок, в которых будут храниться отсортированные детали. Поверхность, на которой расположится пазл, должна быть плоской и легко переносимой (зачем – увидим позднее).

5. Как начать собирать пазл?

В первую очередь необходимо отсортировать детали, отобрав те из них, которые соответствуют краям будущей картинки. Собрав рамку пазла, получим основу для дальнейшей сборки. Внимательно рассмотрев картинку на коробке, отметим места, которые наиболее легко идентифицировать. Соберём их и расположим приблизительно там, где они должны быть согласно картинке. Итак, самый лёгкий этап сборки пазла пройден.

6.

Как собирать однотонные области пазла?

Однотонность неба, моря или растительности может поставить начинающего собирателя пазла в тупик. Однако не стоит отчаиваться! Детали пазла должны плотно примыкать друг к другу, а в линиях разреза соседних деталей не должно быть зазубрин и выступов.

Как правило, детали пазла чередуются в определённой последовательности в зависимости от их формы. Если выявить закономерность их расположения, можно собрать однотонную область очень быстро. Но не стоит забывать, что современный пазл состоит из деталей многих форм (до 16) и уловить логику их расстановки может оказаться не так просто.

7. Пазл собран. Что делать дальше?

Это зависит от того, с какой целью собирался пазл. Если лишь ради развлечения, то можно пазл разобрать, чтобы через некоторое время вернуться к нему снова. Но ведь собранный пазл можно использовать и как украшение! Конечно же, вряд ли полученная картинка достойна занять место в гостиной, спальне или прихожей. Но почему бы не повесить аппетитный натюрморт в кухне, а красивый пейзаж не прикрепить на стене дачного домика?

Итак, превращаем собранный пазл в готовую картину. Придавим лицевую часть картинки куском фанеры и, подхватив поверхность, на которой располагается пазл, перевернём его задней стороной вверх. Снимаем заднюю поверхность (вот почему она должна быть легко переносимой!) и аккуратно наносим на пазл ровный слой клея. Некоторые производители комплектуют пазл тюбиком специального клея – стоит воспользоваться им. Для скрепления деталей используют также клейкую ленту или скотч. Можно наклеить пазл на картон или лист фанеры, однако в таком случае появляется некоторый риск: в результате неудачного приклеивания пазл может выгнуться дугой.

Кто придумал пазлы? Честно, я не знаю ответ на этот вопрос, но я знаю, что это приятное времяпровождение (лично для меня).
Пазлы -это маленькие детальки, из которых складываются картины. Мой первый пазл был на 1000 штук…собирала я его долго и нудно, в итоге бросила и половина деталек потерялась. К собиранию пазлов я вернулась позже, купили с мужем пазл на 1500 тысячи. И придумали свою схему собирания (может она не новая, я не знаю).
1. Взяли лист оргстекла (у папы моего лежал в гараже) и на нем стали собирать картину.
2. Из всей массы деталей выбрали детали с ровным краем
3. Собрали из этих деталей рамку.
4. Разложили оставшиеся детали по цветам. (обычно картины яркие и это сделать несложно)
5. Положив перед собой коробку с изображением картины, собираем отдельные части и стыкуем их между собой.
6. После того, как картина собрана помещаем ее в рамку под стекло.
Вот пример собраной нами картины (на 3 тыс деталей) собирали ее где-то полторы недели (и то только вечерами после работы)
подводный мир

Если нет возможности приобрести рамку для картины, то можно сделать так:
1. Нам понадобится широкий прозрачный скотч и терпение.
2. Проклеиваем лицевую часть картины скотчем вдоль длинной стороны полоска за полоской, приглаживая скотч рукой.
3. Делаем это аккуратно, чтобы не было складок.
4. Вешаем полученную картину на стену.
Вот примеры наших картин без рамок.


Собирание пазлов успокаивает нервы, развивает память и приносит море удовольствия (а еще я отвлекаюсь от мыслей о еде )

Апр 07

Одним из моих желаний в вишлисте было — собрать большой-большой пазл. Я довольно давно об этом мечтала. Но постоянно что-то не срасталось: то места подходящего не было, где собирать; то картинка, которая нравилась была всего лишь на 1000 деталей; то цена на понравившийся пазл была слишком завышена; то просто не нравились картинки. В общем, всё сложно:)))

Изначально хотела пазл на 5000 деталей, но наслушалась разговоров, что сборка затянется на пол года, а то и больше, я понизила планку до 3000 деталей. Так как хотелось, чтобы пазл, всё же, повисел на стене, прежде чем мы уедем из этого дома. И очень, кстати, зря! Надо было брать 5000.

В феврале, как говорится, пазл сложился:) Места в доме для сборки пазла достаточно, внезапно на ебее встретила картинку, которая очень сильно приглянулась и она оказалась с нужным количеством деталей, так еще неожиданно папа мне всё оплатил в виде подарка на 8 марта:)

Пазл с ебея долетел очень быстро! Кто в теме, понимает, какие крутые эмоции испытываешь, когда разрываешь пакет и высыпаешь в коробку свеженькие детальки, которые вкусно пахнут картоном. Когда я увидела эту гору деталек, подумала, что здорово, что их 3000, а не 5000. Хорошо, что взяла поменьше:)

В магазине (в Биг С и в Теско продают) купила 8 пластиковых листов в канцелярском отделе. Даже не знаю для чего они. Для лепки, наверное, или рисования. 4 планировала склеить скотчем между собой и собирать на них пазл на полу, а еще 4 листа были нужны, чтобы закрывать полусобранную картинку от Шамана. Его она притягивала просто как магнит! Плюс он оценил пластиковые листы, ему понравилось на них лежать.

Начало положено! Шаман вовсю помогает:) Он вообще «молодец» офигенно мне помогал, особенно под конец. Ну вы и сами эту «помощь» скоро увидите.

Хочется сказать огромное спасибо Джону Спилсбери за идею! Если кто не знает, то это человек, который придумал пазлы. Джон Спилсбери жил в XVIII веке в Лондоне. Он торговал географическими картами по которым учились дети. Чтобы процесс обучения был более увлекательным он приклеил карту на деревянную основу и разрезал её по границам королевств. Именно так появился первый пазл. Точная дата не известна. По различным сведениям это произошло в период с 1760 по 1764 год. Спилсбери за свою жизнь успел сделать около 30 видов различных пазлов на основе географических карт. Впоследствии, пазлы утратили роль исключительно дидактического материала для школьников и стали использоваться как отдельный вид головоломок. Первоначально, пазлы могли себе позволить только дети из обеспеченных семей. И только в двадцатом веке, когда деревянную основу пазлов заменили картоном цена на них стала доступной.

В 1909 году в США фирма «Parker Brothers» открыла первое фабричное производство по изготовлению пазлов со скрепляющимися частями, которые с тех пор стали популярны во всем мире. На сегодняшний день существует пазл, состоящий из 32 000 элементов. Это пока самый большой пазл в мире. Я бы хотела собрать такой!!! *смайлик с горящими глазами* Видела на ютубе коробку от такого пазла — она огромна! Представляю какая еще и тяжелая вдобавок!

Вот он этот пазл от Ravensburger на 32 000 деталей. Не очень красивая картинка, как по мне.

По собиранию пазлов проводят чемпионаты, устраивают онлайн-соревнования. Впервые чемпионат по собиранию пазлов на скорость был организован в 1992 году, в Нью-Йорке, американцем Уиллом Шортсом. С тех пор его ежегодно проводят в разных городах и странах. В 2008 году этот чемпионат проводился в Минске. В 2014 году он будет проходить в Лондоне. В России подобные чемпионаты по скоростному собиранию пазлов начали проводить лишь в 2010 году. Надеюсь, и до Мирового Чемпионата вскоре доберемся.

Существует даже международная премия имени Спилсбери, которую вручают людям, внесшим значительный вклад в развитие популярности головоломок. Так, в 2007 году эту премию получила американка Энн Уильямс за написание двух книг по истории пазлов и ряда статей по влиянию головоломок на массовую культуру.

На сегодняшний день самыми качественными пазлами считаются Ravensburger, Clementoni, Educa, Castroland и Trefl. Мой пазл от Educa и я осталась им довольна:)

Через пару дней, после того, как я начала собирать пазл — я заболела. Но желание собирать было таким невыносимым, что я взяла один пластиковый лист, отобрала белые детальки и забралась со всем этим добром в постель. Меня пугали, что одноцветное небо — это жестокая жестянка с которой придется еще как помучиться. В итоге, небо — это было самое простое для меня в этой картинке. Я собрала его за несколько часов, лёжа в постели с высокой температурой:)

Кстати, на полу было ооочень неудобно собирать. Спина жутко уставала. Поэтому я поделила картинку примерно пополам и перенесла её на стол. Сидя за столом собирать стало гораздо удобнее и быстрее:)

Вспомнилось что-то. Мой самый первый большой пазл, на 1000 деталей, мне купили в Москве, когда мы там были проездом. Они только-только появились такие большие в продаже и это была диковинка. До сих пор помню те положительные эмоции, которые я испытывала. Это был пазл с Покахонтас, мультфильм, который мне очень нравился в то время, да и сейчас нравится, чо уж:) Я даже картинку в интернете нашла!!! Именно так выглядел мой первый пазл:) Только подписей никаких не было, просто чистая картинка.

И вот как сейчас помню, сижу я в кресле, в пушистом халате цвета маленького цыплёнка, в московской квартире у родственников, держу в руках коробку с пазлами, глажу её. Жуть, как хочется открыть пакет с детальками и начать собирать! Но я терплю. Боюсь, что может затеряться какой-то элемент и картинка будет испорчена. Но самое забавное, что не только мне интересно! Родителям тоже! Особенно папе. В итоге он уговорил меня открыть пакет, но я поставила условие, что он потом пересчитает по одной все детальки.

В общем, пособирали мы немного с папой этот пазл. Так это необычно было. Такой кайф! Казалось, что ТАК много деталей, просто голова кружилась! А потом папа сидел и считал каждую детальку, а я внимательно смотрела и контролировала, чтобы все на месте были и не одна не пропала. Кстати, у меня просто какая-то фобия, каждый раз, собирая пазл, волнуюсь, что какой-то детали будет недоставать. Мама прислала фотку, как мы тот пазл тогда собирали:) Так интересно!

Я потом с этим пазлом как только не извращалась. И на время собирала, и по линиям горизонтальным и вертикальным, и по цветам. Потом придумала, что надо песни из мультика петь в процессе собирания. Выучила слова двух песен Покахонтас и бурчала их потом себе под нос во время сборки. А потом вообще решила собрать пазл с «изнаночной» стороны! И собрала, и даже не один раз и на время. В общем, креативила как могла, чтобы разнообразить однотипную игру:)

Потом у меня появился пазл на 1000 деталей с картинкой из мультика «Король лев» и на 1500 деталей с фоткой какого-то котенка. Тоже обожала их и собирала 100500 раз разными способами. И это все большие пазлы, которые у меня когда-либо были.

Но самый любимый и ценный — «Покахонтас». Хранится сейчас у мамы в Тамбове. Так завспоминалась, что даже пособирать его захотелось:)

Нижняя половина почти собрана! Ура-ура!!! Уверена, что завтра закончу картинку. Вся в радостном предвкушении!

И ровно через минуту после предыдущей фотки, Шаман решает прыгнуть на стол, не допрыгивает жопа тяжелая, его коготь попадает в промежуток между элементами и он стягивает ВСЮ половину на пол. Все это случилось за секунду, я ничего не успела сделать. АААА!!! Весь пол в гостиной был усыпан детальками:)

Нет, кота я после этого не убила. Что ж поделать, если он такой неуклюжий. Я собрала все детальки в коробку и легла спать, с твёрдым решение завтра собрать картинку полностью!

И практически с самого утра субботы я засела за пазл. Ночью уже было так! Почти-почти готово:) Думала дособирать на полу, но Шаман снова стал проказничать. Начал бегать по картинке и один раз так оттолкнулся, что сдвинул её с подложки на пол!!! Решила снова разделить картинку и доделать на столе.

Нижняя половина. Done!

7 утра, воскресенье:) Собираю пазл с утра субботы. Так прёт, что даже спать не хочется. Хочется уже побыстрее доделать:) Да и как тут уснуть, когда осталось совсем чуть-чуть деталек. Фобия включилась, надо точно знать, что никакая деталька не пропала, после вчерашнего крушения на пол.

Готово! Йиха! 🙂

Фотосессия пазла для Инстаграма. Шаман тут как тут!

Масштаб картинки. На фотках она смотрится гораздо меньше, чем в реальности.

Что могу сказать — надо было брать пазл на 5000 деталей. Всё-таки 3000 — это слишком просто для меня. Я его мега быстро собрала совершенно не напрягаясь. Через три недели пазл был готов, но одну неделю я к нему вообще не подходила. Кстати, я могу высчитать приблизительно чистое время сборки.

Каждый раз, когда я садилась собирать пазл я включала фильм. В итоге, всего я посмотрела 34 фильма. Если бы не «помощь» кота, то их было бы 30. Ну да ладно. Фильм приблизительно идет 90 минут. Соответственно я собрала пазл за 3060 минут, а это 51 час, а это чуть больше 2 суток. Легкотня, короче.

На это фотке Шаман изображает из себя прилежного котика. Но на самом деле секунду назад, он решил поточил когти о небо! После моего грозного замечания он лёг рядом, но смотря мне прямо в глаза, своим коготком продолжает ковырять коричневую детальку. Ох, уж этот кот!!!

Еще целую неделю пазл просто пролежал на столе, потому что я раздумывала как же его склеить. Но склеить так, чтобы он был мобильным. Чтобы можно было снять со стены, разобрать на части и увезти с собой в другой дом. Переворачивать я его категорически не хотела, так как была уверена, что всё развалится, потому что между детальками слабое скрепление. Решила, что закажу на ебее новомодный клей, которые поверх картинки наносится и не оставляет следов. Но тогда бы картинка перестала быть мобильной. Короче, когда я изучила все виды клеев для пазлов, нашла самый лучший и пошла на ебей его заказывать — получилось, что 3 баночки клея с доставкой выйдут мне по цене столько же, сколько стоил пазл!

В итоге было принято решение в пользу скотча! Я разделила картинку на 6 частей. Лёня перевернул мне каждую часть с помощью двух пластиковых листов, на которых я собирала. Ни одна деталька, кстати, не отвалилась. Такое чувство, что он всю жизнь пазлы переворачивал:) Я проклеила скотчем каждую часть по отдельности.

Потом соединила не очень крепко стыки, чтобы можно было просто оторвать скотч и получить 6 частей пазла, которые можно везти куда угодно:)

Лёня приклеил двухсторонний скотч.

И повесил на стену:))) Стало очень клево! И пазл, наконец-то, скрыл пятна на стене, которые остались после прошлых жильцов и беспокоили меня так же, как и 🙂

Стена прямо сразу стала завершенной:) Длина пазла 120 сантиметров. Не знаю, почему он таким крошкой смотрится на фото.

Ну красота же! 🙂

,

Собирание пазлов – невероятно увлекательный процесс, позволяющий весело и с пользой провести время. Но чтобы это занятие было приятным и не слишком утомительным, нужно следовать простым и эффективным советам.

При покупке пазла следует отдать предпочтение известным фирмам-производителям. Только имея качественный пазл, можно с радостью окунуться в работу, не отвлекаясь на мелкие неприятности из-за бракованных деталей и несоответствия комплектации.

Подготовка к сборке

Сборка пазла занимает очень много времени и может растянуться на недели и месяцы в зависимости от
сложности изображения. Первым делом следует тщательно продумать, где будет находиться рабочее место, и как его удобно оборудовать, чтобы пазл в незаконченном состоянии не повредился, а его детали не растерялись.

Не стоит располагаться на полу или обеденном столе – это чревато утерей деталей. Лучше всего выделить для таких целей специальный стол. Место для работы над пазлом должно отвечать следующим требованиям:

  1. Поверхность стола должна быть больше, чем размер пазла.
  2. Стул должен быть удобным, позволяющим держать спину ровно.
  3. Следует оборудовать хорошее верхнее освещение, использовать настольную лампу.

Начало сборки

Прежде чем приступить непосредственно к собиранию пазла, следует рассортировать все детали. Это трудоемкий и скрупулёзный процесс займет немало времени, но потом существенно повлияет на скорость сборки. Для этих целей нужно подготовить небольшие картонные или пластиковые коробки.

Детали пазла можно рассортировать по таким признакам:

  1. По форме. Практически во всех пазлах встречаются стандартные фигуры деталей – короткие, крупные, длинные, неправильной формы.
  2. По цветовой гамме. Отделить пазлы светлых тонов от темных, однотонные и явно выделяющиеся по цвету детали, фон будущей картины.
  3. Детали рамки. Пазлы, составляющие рамку, должны составить отдельную группу независимо от цвета и формы.

Отсортированные детали должны быть разложены в коробках в один слой ровными рядами, чтобы каждый элемент был отчетливо виден. Проделав эту работу, можно начать собирать рамку. Имея в отдельной группе отобранные детали и глядя на образец изображения, сделать это будет не трудно. Готовая рамка даст представление о размерах пазла и поможет избежать ошибок в начале работы.

Техника сборки

Процесс сборки достаточно медленный, требующий внимания и терпения. Опытные сборщики разрабатывают свои эффективные методики, позволяющие в кратчайшие сроки справляться с многотысячными пазлами. Но подобрать оптимальный метод сборки можно лишь на практике.

Выделяют такие методы:


Но пользоваться только одним из этих методов, полностью исключая другой, практически невозможно. В процессе работы можно прибегать к комбинированию способов сборки и даже созданию своей уникальной методики.

Освоив технику сборки пазлов, можно не только разнообразить свой досуг, но и развить зрительную память, тренировать аккуратность и внимательность. Готовые пазлы станут отличным украшением комнаты в виде картин.

Пазл жизни


Рекомендуем также

Онлайн Пазлы — играть бесплатно

Просмотров: 10529


Пазлы онлайн – играть бесплатно!

Сегодня в Интернете можно найти множество игр и головоломок. Это небольшие браузерные игры, позволяющие без установки сыграть в любую из них онлайн. Тема затрагивает особенные головоломки – своеобразные виды мозаики. Пазл представляет собой цельную картину, сложенную из отдельных элементов, которые подходят друг к другу как ключ к замку. Обычно – это красивые изображения определенной величины, нанесенные на плотный картон и, в дальнейшем, разрезанные на массу кусочков специальными ножами. Собрать картинку целиком заново будет довольно сложно. В этом и суть – поломать над этим свою голову. Пазлы часто собирают несколько человек одновременно, что делают их еще более интересными и захватывающими.

В пазлы онлайн возможно играть бесплатно благодаря глобальной сети!

На ресурсе JIGSAWPLANET имеется большое количество пазлов и в них можно играть бесплатно! Это большая база головоломных игр различной сложности. Здесь есть что выбрать! Просто зайдите на ресурс и выберите всякую из понравившихся картинок. Данный сервис позволяет не только играть, но и создавать пазлы онлайн самому. В меню сайта имеется выбор загрузить все равно какой графический файл, дать ему название, и разделить его на количество элементов от 4 до 300, от легкого до сложного. Также там можно указать форму самого осколка, а также задать вращение или отключить. Вновь созданный пазл будет доступен не только Вам, но и всем остальными пользователям сервиса. Собирать цельный рисунок из фрагментов необходимо курсором мышки. Левый клик поднимает и опускает деталь, колесико вращает ее. Перетаскивание классическое – взял-перетащил в выбранное место на поле (по технологиям drag-n-drop). Дополнительные опции открывают картинку-оригинал в отдельном полупрозрачном окне или открывают мини-оригинал.

Все кусочки легко перемешиваются или выставляются в ряды кнопками источника. Вы, как пользователь, можете всегда перемешать пазлы и начать игру заново. Кроме того, фон задается по своему вкусу. Лучшие результаты по времени выводятся чуть ниже в виде таблицы лидеров. Захватывающая игра теперь доступна отовсюду благодаря глобальной паутине!

Теперь в  

пазлы онлайн позволяется играть бесплатно с ПК и другого устройства, что дает массу преимуществ перед настоящими картонными оригиналами.

Здесь всегда богатый выбор с постоянно пополняющимися альтернативами.

Пазлы онлайн – играть бесплатно!

Полная база игр ZX Spectrum. Скачать игры и эмулятор.

 

Большой популярностью в конце 1980-х и начале 1990-х годов пользовались 8-разрядные клоны компьютеров компании Синклер (Sinclair Research Ltd) ZX Spectrum. Особую популярность этим компьютерам придала возможность играть в компьютерные игры, загруженные с магнитной…

(3256)
Подробнее…

Развивающие компьютерные игры для детей

1. РАЗВИВАЮЩИЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИГРЫ ДЛЯ ДЕТЕЙ

Подготовила студентка второго курса
НО-1-14
Зерединова Айше Наримановна
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИГРЫ ДЛЯ
ДЕТЕЙ
РАЗВЛЕКАТЕЛЬНЫЕ
ОБУЧАЮЩИЕ
(ПОЗНАВАТЕЛЬНЫЕ)
РАЗВИВАЮЩИЕ

3. Компьютерные игры развивают:

Логическое мышление;
Память;
Фантазию;
Объёмное восприятие;
Улучшают мелкую моторику рук .

4. Виды компьютерных игр:

Игры на развитие восприятия;
Игры на развитие внимания;
Игры на развитие воображения;
Игры на развитие мышления;
Игры на развитие памяти.

5. Игры на развитие восприятия

6. Пазлы. Из кусочков собрать картинку.

9. Разложить картинки по геометрической форме.

10. Разложить картинки по цветам.

11. Игры на развития внимания

12. Найдите пару

13. Найдите отличия.

14. Лабиринт. Нужно найти выход из лабиринта.

16. «Четвёртый лишний»

17. Найдите два одинаковых букета

18. Игры на развитие воображения

19. Дорисовать геометрическую фигуру на последних часах.

20. Разделить фигуру на заданные части

Задание:
Найти и показать на нем 5 треугольников и 1 четырехугольник.

21. Составить заданную картинку из фигур.

22. Игры на развитие мышления и памяти

23. Найдите пары одинаковых картинок

24. Головоломка

25. Дополнить недостающий элемент.

26. Исключить лишний элемент.

28. Использование компьютерных игр положительно влияет на развитие ребенка: развиваются такие важные операции мышления, как обобщение и клас

Использование компьютерных игр
положительно влияет на развитие
ребенка: развиваются такие важные
операции мышления, как обобщение и
классификация, способствуют
развитию логического мышления, в
процессе таких занятий улучшается
память и внимание детей.

29. Ох, уж эти звонки! Недавно поставил мой дядя телефон. И забыл обо всем. Уж очень он любит поговорить. И теперь у него в стакане стынет чай, каш

Задание В этом тексте спрятались
девять названий птиц. Отыщи их.
Ох, уж эти звонки!
Недавно поставил мой дядя телефон. И забыл обо всем. Уж
очень он любит поговорить. И теперь у него в стакане стынет
чай, каша пригорает на плите. Главное – телефонный разговор.
Он аккуратно звонит мне по утрам, даже забывает, что его ждут
в университете. Ревниво следит за стрелкой часов – не слишком
ли быстро бежит она. И вообще голос его так и звучит у меня в
ушах. Может быть, это для него игра, чтобы посмеяться надо
мной. Сегодня я мыл пол. Зазвонил телефон. Я кинулся к нему,
споткнулся о ведро, здорово расшибся. Конечно я разозлился,
упав. Линейка, тетрадь и карандаши оказались в луже. Вот беда!
И не стал я снимать по утрам трубку: от дядиных звонков
берегусь.
Ох, уж эти звонки!
Недавно поставил мой дядя телефон. И забыл обо всем.
Уж очень он любит поговорить. И теперь у него в стакане
стынет чай, каша пригорает на плите. Главное –
телефонный разговор. Он аккуратно звонит мне по
утрам, даже забывает, что его ждут в университете.
Ревниво следит за стрелкой часов – не слишком ли
быстро бежит она. И вообще голос его так и звучит у
меня в ушах. Может быть, это для него игра, чтобы
посмеяться надо мной. Сегодня я мыл пол. Зазвонил
телефон. Я кинулся к нему, споткнулся о ведро, здорово
расшибся. Конечно я разозлился, упав. Линейка,
тетрадь и карандаши оказались в луже. Вот беда!
И не стал я снимать по утрам трубку: от дядиных звонков
берегусь.

Пишем бот для пазл игры на Python / Хабр

Давно хотел попробовать свои силы в компьютерном зрении и вот этот момент настал. Интереснее обучаться на играх, поэтому тренироваться будем на боте. В статье я попытаюсь подробно расписать процесс автоматизации игры при помощи связки Python + OpenCV.



Ищем цель

Идем на тематический сайт miniclip.com и ищем цель. Выбор пал на цветовую головоломку Coloruid 2 раздела Puzzles, в которой нам необходимо заполнить круглое игровое поле одним цветом за заданное количество ходов.

Выбранным внизу экрана цветом заливается произвольная область, при этом соседние области одного цвета сливаются в единую.


Подготовка

Использовать будем Python. Бот создан исключительно в образовательных целях. Статья рассчитана на новичков в компьютером зрении, каким я сам и являюсь.

Игра находится тут
GitHub бота тут

Для работы бота нам понадобятся следующие модули:

  • opencv-python
  • Pillow
  • selenium

Бот написан и протестирован для версии Python 3.8 на Ubuntu 20.04.1. Устанавливаем необходимые модули в ваше виртуальное окружение или через pip install. Дополнительно для работы Selenium нам понадобится geckodriver для FireFox, скачать можно тут

github. com/mozilla/geckodriver/releases

Управление браузером

Мы имеем дело с онлайн-игрой, поэтому для начала организуем взаимодействие с браузером. Для этой цели будем использовать Selenium, который предоставит нам API для управления FireFox. Изучаем код страницы игры. Пазл представляет из себя canvas, которая в свою очередь располагается в iframe.

Ожидаем загрузки фрейма с id = iframe-game и переключаем контекст драйвера на него. Затем ждем canvas. Она единственная во фрейме и доступна по XPath /html/body/canvas.

wait(self.__driver, 20).until(EC.frame_to_be_available_and_switch_to_it((By.ID, "iframe-game")))
self.__canvas = wait(self.__driver, 20).until(EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/canvas")))

Далее наша канва будет доступна через свойство self.__canvas. Вся логика работы с браузером сводится к получению скриншота canvas и клику по ней в заданной координате.

Полный код Browser.py:

from selenium import webdriver
from selenium. webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait as wait
from selenium.webdriver.common.by import By

class Browser:
    def __init__(self, game_url):
        self.__driver = webdriver.Firefox()
        self.__driver.get(game_url)
        wait(self.__driver, 20).until(EC.frame_to_be_available_and_switch_to_it((By.ID, "iframe-game")))
        self.__canvas = wait(self.__driver, 20).until(EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, "/html/body/canvas")))

    def screenshot(self):
        return self.__canvas.screenshot_as_png

    def quit(self):
        self.__driver.quit()

    def click(self, click_point):
        action = webdriver.common.action_chains.ActionChains(self.__driver)
        action.move_to_element_with_offset(self.__canvas, click_point[0], click_point[1]).click().perform()

Состояния игры

Приступим к самой игре. Вся логика бота будет реализована в классе Robot. Разделим игровой процесс на 7 состояний и назначим им методы для их обработки. Выделим отдельно обучающий уровень. Он содержит большой белый курсор, указывающий куда нажимать, который не позволит корректно распознавать элементы игры.

  • Приветственный экран
  • Экран выбора уровня
  • Выбор цвета на обучающем уровне
  • Выбор области на обучающем уровне
  • Выбор цвета
  • Выбор области
  • Результат хода
class Robot:
    STATE_START = 0x01
    STATE_SELECT_LEVEL = 0x02
    STATE_TRAINING_SELECT_COLOR = 0x03
    STATE_TRAINING_SELECT_AREA = 0x04
    STATE_GAME_SELECT_COLOR = 0x05
    STATE_GAME_SELECT_AREA = 0x06
    STATE_GAME_RESULT = 0x07

    def __init__(self):
        self.states = {
            self.STATE_START: self.state_start,
            self.STATE_SELECT_LEVEL: self.state_select_level,
            self.STATE_TRAINING_SELECT_COLOR: self.state_training_select_color,
            self.STATE_TRAINING_SELECT_AREA: self.state_training_select_area,
            self. STATE_GAME_RESULT: self.state_game_result,
            self.STATE_GAME_SELECT_COLOR: self.state_game_select_color,
            self.STATE_GAME_SELECT_AREA: self.state_game_select_area,
        }

Для большей стабильности бота будем проверять, успешно ли произошла смена игрового состояния. Если self.state_next_success_condition не вернет True за время self.state_timeout — продолжаем обрабатывать текущее состояние, иначе переключаемся на self.state_next. Также переведем скриншот, полученный от Selenium, в понятный для OpenCV формат.


import time
import cv2
import numpy
from PIL import Image
from io import BytesIO

class Robot:

    def __init__(self):

	# …

	self.screenshot = []
        self.state_next_success_condition = None  
        self.state_start_time = 0  
        self.state_timeout = 0 
        self.state_current = 0 
        self.state_next = 0  

    def run(self, screenshot):
        self.screenshot = cv2.cvtColor(numpy.array(Image.open(BytesIO(screenshot))), cv2. COLOR_BGR2RGB)
        if self.state_current != self.state_next:
            if self.state_next_success_condition():
                self.set_state_current()
            elif time.time() - self.state_start_time >= self.state_timeout
                    self.state_next = self.state_current
            return False
        else:
            try:
                return self.states[self.state_current]()
            except KeyError:
                self.__del__()

    def set_state_current(self):
        self.state_current = self.state_next

    def set_state_next(self, state_next, state_next_success_condition, state_timeout):
        self.state_next_success_condition = state_next_success_condition
        self.state_start_time = time.time()
        self.state_timeout = state_timeout
        self.state_next = state_next

Реализуем проверку в методах обработки состояний. Ждем кнопку Play на стартовом экране и кликаем по ней. Если в течении 10 секунд мы не получили экран выбора уровней, возвращаемся к предыдущему этапу self. STATE_START, иначе переходим к обработке self.STATE_SELECT_LEVEL.


# …

class Robot:
   DEFAULT_STATE_TIMEOUT = 10
   
   # …
 
   def state_start(self):
        # пытаемся получить координату кнопки Play
        # …

        if button_play is False:
            return False
        self.set_state_next(self.STATE_SELECT_LEVEL, self.state_select_level_condition, self.DEFAULT_STATE_TIMEOUT)
        return button_play

    def state_select_level_condition(self):
        # содержит ли скриншот выбор уровней
	# …

Зрение бота


Пороговая обработка изображения

Определим цвета, которые используются в игре. Это 5 игровых цветов и цвет курсора на учебном уровне. COLOR_ALL будем использовать, если нужно найти все объекты, независимо от цвета. Для начала этот случай мы и рассмотрим.

    COLOR_BLUE = 0x01  
    COLOR_ORANGE = 0x02
    COLOR_RED = 0x03
    COLOR_GREEN = 0x04
    COLOR_YELLOW = 0x05
    COLOR_WHITE = 0x06
    COLOR_ALL = 0x07

Для поиска объекта в первую очередь необходимо упростить изображение. Для примера возьмем символ «0» и применим к нему пороговую обработку, то есть отделим объект от фона. На этом этапе нам не важно, какого цвета символ. Для начала переведем изображение в черно-белое, сделав его 1-канальным. В этом нам поможет функция

cv2.cvtColor

со вторым аргументом

cv2.COLOR_BGR2GRAY

, который отвечает за перевод в градации серого. Далее производим пороговую обработку при помощи

cv2.threshold

. Все пиксели изображения ниже определенного порога устанавливаются в 0, все, что выше, в 255. За значение порога отвечает второй аргумент функции

cv2.threshold

. В нашем случае там может стоят любое число, так как мы используем

cv2.THRESH_OTSU

и функция сама определит оптимальный порог по методу Оцу на основе гистограммы изображения.

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)


Цветовая сегментация

Дальше интереснее. Усложним задачу и найдем все символы красного цвета на экране выбора уровней.

По умолчанию, все изображения OpenCV хранит в формате BGR. Для цветовой сегментации больше подходит HSV (Hue, Saturation, Value — тон, насыщенность, значение). Ее преимущество перед RGB заключается в том, что HSV отделяет цвет от его насыщенности и яркости. Цветовой тон кодируется одним каналом Hue. Возьмем для примера салатовый прямоугольник и будем постепенно уменьшать его яркость.

В отличии от RGB, в HSV данное преобразование выглядит интуитивно — мы просто уменьшаем значение канала Value или Brightness. Тут стоит обратить внимание на то, что в эталонной модели шкала оттенков Hue варьируется в диапазоне 0-360°. Наш салатовый цвет соответствует 90°. Для того, чтобы уместить это значение в 8 битный канал, его следует разделить на 2.

Сегментация цветов работает с диапазонами, а не с одним цветом. Определить диапазон можно опытным путем, но проще написать небольшой скрипт.

import cv2
import numpy as numpy

image_path = "tests_data/SELECT_LEVEL. png"
hsv_max_upper = 0, 0, 0
hsv_min_lower = 255, 255, 255


def bite_range(value):
    value = 255 if value > 255 else value
    return 0 if value < 0 else value


def pick_color(event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        global hsv_max_upper
        global hsv_min_lower
        global image_hsv
        hsv_pixel = image_hsv[y, x]
        hsv_max_upper = bite_range(max(hsv_max_upper[0], hsv_pixel[0]) + 1), \
                        bite_range(max(hsv_max_upper[1], hsv_pixel[1]) + 1), \
                        bite_range(max(hsv_max_upper[2], hsv_pixel[2]) + 1)
        hsv_min_lower = bite_range(min(hsv_min_lower[0], hsv_pixel[0]) - 1), \
                        bite_range(min(hsv_min_lower[1], hsv_pixel[1]) - 1), \
                        bite_range(min(hsv_min_lower[2], hsv_pixel[2]) - 1)
        print('HSV range: ', (hsv_min_lower, hsv_max_upper))
        hsv_mask = cv2.inRange(image_hsv, numpy.array(hsv_min_lower), numpy.array(hsv_max_upper))
        cv2. imshow("HSV Mask", hsv_mask)


image = cv2.imread(image_path)
cv2.namedWindow('Original')
cv2.setMouseCallback('Original', pick_color)
image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow("Original", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Запустим его с нашим скриншотом.

Кликаем по красному цвету и смотрим на полученную маску. Если вывод нас не устраивает — выбираем оттенкам красного, увеличивая диапазон и площадь маски. Работа скрипта основана на функции

cv2.inRange

, которая работает как цветовой фильтр и возвращает пороговое изображение для заданного цветового диапазона.

Остановимся на следующих диапазонах:


    COLOR_HSV_RANGE = {
   COLOR_BLUE: ((112, 151, 216), (128, 167, 255)),
   COLOR_ORANGE: ((8, 251, 93), (14, 255, 255)),
   COLOR_RED: ((167, 252, 223), (171, 255, 255)),
   COLOR_GREEN: ((71, 251, 98), (77, 255, 211)),
   COLOR_YELLOW: ((27, 252, 51), (33, 255, 211)),
   COLOR_WHITE: ((0, 0, 159), (7, 7, 255)),
}

Поиск контуров

Вернемся к нашему экрану выбора уровней. Применим цветовой фильтр красного диапазона, который мы только что определили, и передадим найденный порог в

cv2.findContours

. Функция найдет нам контуры красных элементов. Укажем вторым аргументом

cv2.RETR_EXTERNAL

— нам нужны только внешние контуры, и третьим

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE

— нас интересуют прямые контуры, экономим память и храним только их вершины.

thresh = cv2.inRange(image, self.COLOR_HSV_RANGE[self.COLOR_RED][0], self.COLOR_HSV_RANGE[self.COLOR_RED][1])
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE


Удаление шума

Полученные контуры содержат много шума от фона. Чтобы убрать его воспользуемся свойством наших цифр. Они состоят из прямоугольников, которые параллельны осям координат. Перебираем все контуры и вписываем каждый в минимальный прямоугольник при помощи

cv2.minAreaRect

. Прямоугольник определяется 4 точками. Если наш прямоугольник параллелен осям, то одна из координат для каждой пары точек должны совпадать. Значит у нас будет максимум 4 уникальных значения, если представить координаты прямоугольника как одномерный массив. Дополнительно отфильтруем слишком длинные прямоугольники, где соотношение сторон больше, чем 3 к 1. Для этого найдем их ширину и длину при помощи

cv2.boundingRect

.


squares = []
        for cnt in contours:
            rect = cv2.minAreaRect(cnt)
            square = cv2.boxPoints(rect)
            square = numpy.int0(square)
            (_, _, w, h) = cv2.boundingRect(square)
            a = max(w, h)
            b = min(w, h)
            if numpy.unique(square).shape[0] <= 4 and a <= b * 3:
                squares.append(numpy.array([[square[0]], [square[1]], [square[2]], [square[3]]]))


Объединение контуров

Уже лучше. Теперь нам нужно объединить найденные прямоугольники в общий контур символов. Нам понадобится промежуточное изображение. Создадим его при помощи

numpy.zeros_like

. Функция создает копию матрицы image с сохранением ее формы и размера, затем заполняет ее нулями. Другими словами, мы получили копию нашего оригинального изображения, залитую черным фоном. Переводим его в 1-канальное и наносим найденные контуры при помощи

cv2.drawContours

, заполнив их белым цветом. Получаем бинарный порог, к которому можно применить

cv2.dilate

. Функция расширяет белую область, соединяя отдельные прямоугольники, расстояние между которыми в пределах 5 пикселей. Еще раз вызываем

cv2.findContours

и получаем контуры красных цифр.


        image_zero = numpy.zeros_like(image)
        image_zero = cv2.cvtColor(image_zero, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        cv2.drawContours(image_zero, contours_of_squares, -1, (255, 255, 255), -1)
	  _, thresh = cv2.threshold(image_zero, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
	  kernel = numpy.ones((5, 5), numpy.uint8)
        thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)	
        dilate_contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Оставшийся шум отфильтруем по площади контуров при помощи

cv2. contourArea

. Убираем все, что занимает меньше 500 пикселей².

digit_contours = [cnt for cnt in digit_contours if cv2.contourArea(cnt) > 500]

Вот теперь отлично. Реализуем все вышеописанное в нашем классе Robot.


# ...

class Robot:
     
    # ...
    
    def get_dilate_contours(self, image, color_inx, distance):
        thresh = self.get_color_thresh(image, color_inx)
        if thresh is False:
            return []
        kernel = numpy.ones((distance, distance), numpy.uint8)
        thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        return contours

    def get_color_thresh(self, image, color_inx):
        if color_inx == self.COLOR_ALL:
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            _, thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
        else:
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
            thresh = cv2. inRange(image, self.COLOR_HSV_RANGE[color_inx][0], self.COLOR_HSV_RANGE[color_inx][1])
        return thresh
			
	def filter_contours_of_rectangles(self, contours):
        squares = []
        for cnt in contours:
            rect = cv2.minAreaRect(cnt)
            square = cv2.boxPoints(rect)
            square = numpy.int0(square)
            (_, _, w, h) = cv2.boundingRect(square)
            a = max(w, h)
            b = min(w, h)
            if numpy.unique(square).shape[0] <= 4 and a <= b * 3:
                squares.append(numpy.array([[square[0]], [square[1]], [square[2]], [square[3]]]))
        return squares

    def get_contours_of_squares(self, image, color_inx, square_inx):
        thresh = self.get_color_thresh(image, color_inx)
        if thresh is False:
            return False
        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        contours_of_squares = self.filter_contours_of_rectangles(contours)
        if len(contours_of_squares) < 1:
            return False
        image_zero = numpy. zeros_like(image)
        image_zero = cv2.cvtColor(image_zero, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        cv2.drawContours(image_zero, contours_of_squares, -1, (255, 255, 255), -1)
        dilate_contours = self.get_dilate_contours(image_zero, self.COLOR_ALL, 5)
        dilate_contours = [cnt for cnt in dilate_contours if cv2.contourArea(cnt) > 500]
        if len(dilate_contours) < 1:
            return False
        else:
            return dilate_contours

Распознание цифр

Добавим возможность распознания цифр. Зачем нам это нужно?

Потому что мы можем

. Данная возможность не является обязательной для работы бота и при желании ее можно смело вырезать. Но так как мы обучаемся, добавим ее для подсчета набранных очков и для понимания бота, на каком он шаге на уровне. Зная завершающий ход уровня, бот будет искать кнопку перехода на следующий или повтор текущего. Иначе пришлось бы осуществлять их поиск после каждого хода. Откажемся от использования Tesseract и реализуем все средствами OpenCV. Распознание цифр будет построено на сравнении hu моментов, что позволит нам сканировать символы в разном масштабе. Это важно, так как в интерфейсе игры есть разные размеры шрифта. Текущий, где мы выбираем уровень, определим SQUARE_BIG_SYMBOL: 9, где 9 — средняя сторона квадрата в пикселях, из которых состоит цифра. Кадрируем изображения цифр и сохраним их в папке data. В словаре self.dilate_contours_bi_data у нас содержатся эталоны контуров, с которым будет происходить сравнение. Индексом будет название файла без расширения (например «digit_0»).

# …

class Robot:

    # ...

    SQUARE_BIG_SYMBOL = 0x01

    SQUARE_SIZES = {
        SQUARE_BIG_SYMBOL: 9,  
    }

    IMAGE_DATA_PATH = "data/" 

    def __init__(self):

        # ...

        self.dilate_contours_bi_data = {} 
        for image_file in os.listdir(self.IMAGE_DATA_PATH):
            image = cv2.imread(self.IMAGE_DATA_PATH + image_file)
            contour_inx = os.path.splitext(image_file)[0]
            color_inx = self. COLOR_RED
            dilate_contours = self.get_dilate_contours_by_square_inx(image, color_inx, self.SQUARE_BIG_SYMBOL)
            self.dilate_contours_bi_data[contour_inx] = dilate_contours[0]

    def get_dilate_contours_by_square_inx(self, image, color_inx, square_inx):
        distance = math.ceil(self.SQUARE_SIZES[square_inx] / 2)
        return self.get_dilate_contours(image, color_inx, distance)

В OpenCV для сравнения контуров на основе Hu моментов используется функция

cv2.matchShapes

. Она скрывает от нас детали реализации, принимая на вход два контура и возвращает результат сравнения в виде числа. Чем оно меньше, тем более схожими являются контуры.

cv2.matchShapes(dilate_contour, self.dilate_contours_bi_data['digit_' + str(digit)], cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0)

Сравниваем текущий контур digit_contour со всеми эталонами и находим минимальное значение cv2.matchShapes. Если минимальное значение меньше 0.15, цифра считается распознанной. Порог минимального значения найден опытным путем. Также объединим близко расположенные символы в одно число.

# …

class Robot:

    # …

    def scan_digits(self, image, color_inx, square_inx):
        result = []
        contours_of_squares = self.get_contours_of_squares(image, color_inx, square_inx)
        before_digit_x, before_digit_y = (-100, -100)
        if contours_of_squares is False:
            return result
        for contour_of_square in reversed(contours_of_squares):
            crop_image = self.crop_image_by_contour(image, contour_of_square)
            dilate_contours = self.get_dilate_contours_by_square_inx(crop_image, self.COLOR_ALL, square_inx)
            if (len(dilate_contours) < 1):
                continue
            dilate_contour = dilate_contours[0]
            match_shapes = {}
            for digit in range(0, 10):
                match_shapes[digit] = cv2.matchShapes(dilate_contour, self.dilate_contours_bi_data['digit_' + str(digit)], cv2. CONTOURS_MATCH_I1, 0)
            min_match_shape = min(match_shapes.items(), key=lambda x: x[1])
            if len(min_match_shape) > 0 and (min_match_shape[1] < self.MAX_MATCH_SHAPES_DIGITS):
                digit = min_match_shape[0]
                rect = cv2.minAreaRect(contour_of_square)
                box = cv2.boxPoints(rect)
                box = numpy.int0(box)
                (digit_x, digit_y, digit_w, digit_h) = cv2.boundingRect(box)
                if abs(digit_y - before_digit_y) < digit_y * 0.3 and abs(
                        digit_x - before_digit_x) < digit_w + digit_w * 0.5:
                    result[len(result) - 1][0] = int(str(result[len(result) - 1][0]) + str(digit))
                else:
                    result.append([digit, self.get_contour_centroid(contour_of_square)])
                before_digit_x, before_digit_y = digit_x + (digit_w / 2), digit_y
        return result

На выходе метод

self.scan_digits

выдаст массив, содержащий распознанную цифру и координату клика по ней. Точкой клика будет центроид ее контура.

# …

class Robot:

    # …

def get_contour_centroid(self, contour):
        moments = cv2.moments(contour)
        return int(moments["m10"] / moments["m00"]), int(moments["m01"] / moments["m00"])

Радуемся полученной распознавалке цифр, но не долго. Hu моменты помимо масштаба инвариантны также к повороту и зеркальности. Следовательно бот будет путать цифры 6 и 9 / 2 и 5. Добавим дополнительную проверку этих символов по вершинам. 6 и 9 будем отличать по правой верхней точке. Если она ниже горизонтального центра, значит это 6 и 9 для обратного. Для пары 2 и 5 проверяем, лежит ли верхняя правая точка на правой границе символа.

if digit == 6 or digit == 9:
    extreme_bottom_point = digit_contour[digit_contour[:, :, 1].argmax()].flatten()
    x_points = digit_contour[:, :, 0].flatten()
    extreme_right_points_args = numpy.argwhere(x_points == numpy.amax(x_points))
    extreme_right_points = digit_contour[extreme_right_points_args]
    extreme_top_right_point = extreme_right_points[extreme_right_points[:, :, :, 1]. argmin()].flatten()
    if extreme_top_right_point[1] > round(extreme_bottom_point[1] / 2):
        digit = 6
    else:
        digit = 9
if digit == 2 or digit == 5:
    extreme_right_point = digit_contour[digit_contour[:, :, 0].argmax()].flatten()
    y_points = digit_contour[:, :, 1].flatten()
    extreme_top_points_args = numpy.argwhere(y_points == numpy.amin(y_points))
    extreme_top_points = digit_contour[extreme_top_points_args]
    extreme_top_right_point = extreme_top_points[extreme_top_points[:, :, :, 0].argmax()].flatten()
    if abs(extreme_right_point[0] - extreme_top_right_point[0]) > 0.05 * extreme_right_point[0]:
        digit = 2
    else:
        digit = 5



Анализируем игровое поле

Пропустим тренировочный уровень, он заскриптован по клику на белом курсоре и приступаем к игре.

Представим игровое поле как сеть. Каждая область цвета будет узлом, который связан с граничащими рядом соседями. Создадим класс self.ColorArea, который будет описывать область цвета/узел.

class ColorArea: 
        def __init__(self, color_inx, click_point, contour):
            self.color_inx = color_inx  # индекс цвета
            self.click_point = click_point  # клик поинт области
            self.contour = contour  # контур области
            self.neighbors = []  # индексы соседей

Определим список узлов

self.color_areas

и список того, как часто встречается цвет на игровом поле

self.color_areas_color_count

. Кадрируем игровое поле из скриншота канвы.

image[pt1[1]:pt2[1], pt1[0]:pt2[0]]

Где pt1, pt2 – крайние точки кадра. Перебираем все цвета игры и применяем к каждому метод

self.get_dilate_contours

. Нахождение контура узла аналогично тому, как мы искали общий контур символов, с тем отличием, что на игровом поле отсутствуют шумы. Форма узлов может быть вогнутой или иметь отверстие, поэтому центроид будет выпадать за пределы фигуры и не подходит в качестве координата для клика. Для этого найдем экстремальную верхнюю точку и опустимся на 20 пикселей. Способ не универсальный, но в нашем случае рабочий.

        self.color_areas = []
        self.color_areas_color_count = [0] * self.SELECT_COLOR_COUNT
        image = self.crop_image_by_rectangle(self.screenshot, numpy.array(self.GAME_MAIN_AREA))
        for color_inx in range(1, self.SELECT_COLOR_COUNT + 1):
            dilate_contours = self.get_dilate_contours(image, color_inx, 10)
            for dilate_contour in dilate_contours:
                click_point = tuple(
                    dilate_contour[dilate_contour[:, :, 1].argmin()].flatten() + [0, int(self.CLICK_AREA)])
                self.color_areas_color_count[color_inx - 1] += 1
                color_area = self.ColorArea(color_inx, click_point, dilate_contour)
                self.color_areas.append(color_area)


Связываем области

Будем считать области соседями, если расстояние между их контурами в пределах 15 пикселей. Перебираем каждый узел с каждым, пропуская сравнение, если их цвета совпадают.

        blank_image = numpy.zeros_like(image)
        blank_image = cv2.cvtColor(blank_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        for color_area_inx_1 in range(0, len(self.color_areas)):
            for color_area_inx_2 in range(color_area_inx_1 + 1, len(self.color_areas)):
                color_area_1 = self.color_areas[color_area_inx_1]
                color_area_2 = self.color_areas[color_area_inx_2]
                if color_area_1.color_inx == color_area_2.color_inx:
                    continue
                common_image = cv2.drawContours(blank_image.copy(), [color_area_1.contour, color_area_2.contour], -1, (255, 255, 255), cv2.FILLED)
                kernel = numpy.ones((15, 15), numpy.uint8)
                common_image = cv2.dilate(common_image, kernel, iterations=1)
                common_contour, _ = cv2.findContours(common_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                if len(common_contour) == 1:
self. color_areas[color_area_inx_1].neighbors.append(color_area_inx_2)
self.color_areas[color_area_inx_2].neighbors.append(color_area_inx_1)


Ищем оптимальный ход

У нас есть вся информация об игровом поле. Приступим к выбору хода. Для этого нам нужен индекс узла и цвета. Количество вариантов хода можно определить формулой:

Варианты ходов = Количество узлов * Количество цветов — 1

Для предыдущего игрового поля у нас есть 7*(5-1) = 28 вариантов. Их немного, поэтому мы можем перебрать все ходы и выбрать оптимальный. Определим варианты как матрицу
select_color_weights, в которой строкой будет индекс узла, столбцом индекс цвета и ячейкой вес хода. Нам нужно уменьшить количество узлов до одного, поэтому отдадим приоритет областям, цвет которых уникален на игровом поле и которые исчезнут после хода на них. Дадим +10 к весу ко все строке узла с уникальным цветом. Как часто встречается цвет на игровом поле, мы ранее собрали в self.color_areas_color_count

if self. color_areas_color_count[color_area.color_inx - 1] == 1:
   select_color_weight = [x + 10 for x in select_color_weight]

Далее рассмотрим цвета соседних областей. Если у узла есть соседи цвета color_inx, и их количество равно общему количеству данного цвета на игровом поле, назначим +10 к весу ячейки. Это также уберет цвет color_inx с поля.

for color_inx in range(0, len(select_color_weight)):
   color_count = select_color_weight[color_inx]
   if color_count != 0 and self.color_areas_color_count[color_inx] == color_count:
      select_color_weight[color_inx] += 10

Дадим +1 к весу ячейки за каждого соседа одного цвета. То есть если у нас есть 3 красных соседа, красная ячейка получит +3 к весу.

for select_color_weight_inx in color_area.neighbors:
   neighbor_color_area = self.color_areas[select_color_weight_inx]
   select_color_weight[neighbor_color_area.color_inx - 1] += 1

После сбора всех весов, найдем ход с максимальным весом. Определим к какому узлу и к какому цвету он относится.


max_index = select_color_weights.argmax()
self.color_area_inx_next = max_index // self.SELECT_COLOR_COUNT
select_color_next = (max_index % self.SELECT_COLOR_COUNT) + 1
self.set_select_color_next(select_color_next)

Полный код для определения оптимального хода.

# …

class Robot:

    # …

def scan_color_areas(self):
        self.color_areas = []
        self.color_areas_color_count = [0] * self.SELECT_COLOR_COUNT
        image = self.crop_image_by_rectangle(self.screenshot, numpy.array(self.GAME_MAIN_AREA))
        for color_inx in range(1, self.SELECT_COLOR_COUNT + 1):
            dilate_contours = self.get_dilate_contours(image, color_inx, 10)
            for dilate_contour in dilate_contours:
                click_point = tuple(
                    dilate_contour[dilate_contour[:, :, 1].argmin()].flatten() + [0, int(self.CLICK_AREA)])
                self.color_areas_color_count[color_inx - 1] += 1
                color_area = self. ColorArea(color_inx, click_point, dilate_contour, [0] * self.SELECT_COLOR_COUNT)
                self.color_areas.append(color_area)
        blank_image = numpy.zeros_like(image)
        blank_image = cv2.cvtColor(blank_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        for color_area_inx_1 in range(0, len(self.color_areas)):
            for color_area_inx_2 in range(color_area_inx_1 + 1, len(self.color_areas)):
                color_area_1 = self.color_areas[color_area_inx_1]
                color_area_2 = self.color_areas[color_area_inx_2]
                if color_area_1.color_inx == color_area_2.color_inx:
                    continue
                common_image = cv2.drawContours(blank_image.copy(), [color_area_1.contour, color_area_2.contour],
                                                -1, (255, 255, 255), cv2.FILLED)
                kernel = numpy.ones((15, 15), numpy.uint8)
                common_image = cv2.dilate(common_image, kernel, iterations=1)
                common_contour, _ = cv2. findContours(common_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                if len(common_contour) == 1:
                    self.color_areas[color_area_inx_1].neighbors.append(color_area_inx_2)
                    self.color_areas[color_area_inx_2].neighbors.append(color_area_inx_1)

    def analysis_color_areas(self):
        select_color_weights = []
        for color_area_inx in range(0, len(self.color_areas)):
            color_area = self.color_areas[color_area_inx]
            select_color_weight = numpy.array([0] * self.SELECT_COLOR_COUNT)
            for select_color_weight_inx in color_area.neighbors:
                neighbor_color_area = self.color_areas[select_color_weight_inx]
                select_color_weight[neighbor_color_area.color_inx - 1] += 1
            for color_inx in range(0, len(select_color_weight)):
                color_count = select_color_weight[color_inx]
                if color_count != 0 and self.color_areas_color_count[color_inx] == color_count:
                    select_color_weight[color_inx] += 10
            if self. color_areas_color_count[color_area.color_inx - 1] == 1:
                select_color_weight = [x + 10 for x in select_color_weight]
            color_area.set_select_color_weights(select_color_weight)
            select_color_weights.append(select_color_weight)
        select_color_weights = numpy.array(select_color_weights)
        max_index = select_color_weights.argmax()
        self.color_area_inx_next = max_index // self.SELECT_COLOR_COUNT
        select_color_next = (max_index % self.SELECT_COLOR_COUNT) + 1
        self.set_select_color_next(select_color_next)

Добавим возможность перехода между уровнями и радуемся результату. Бот работает стабильно и проходит игру за одну сессию.


Вывод

Созданный бот не несет никакой практической пользы. Но автор статьи искренне надеется, что подробное описание базовых принципов OpenCV поможет новичкам разобраться с данной библиотекой на начальном этапе.

‎App Store: Magic Jigsaw Puzzles — Game HD

50 миллионов загрузок по всему миру! Magic Jigsaw Puzzles — крупнейшая игра-головоломка и онлайн-сообщество с более чем 30 000 HD-изображений, которые можно разгадывать и наслаждаться, новые бесплатные ежедневные головоломки и эксклюзивные коллекции от наших партнеров DISNEY, PIXAR, NICKELODEON! Узнайте, почему наши пользователи ежемесячно решают 50 миллионов головоломок!

И это еще не все! Вы можете легко создать уникальную персонализированную головоломку, используя собственную фотографию или изображение! Кроме того, вы можете выбрать мелодию, которая вам больше всего нравится, из музыкальной коллекции в игре, чтобы сопровождать ваши расслабляющие и снимающие стресс сеансы головоломок!

ОСОБЕННОСТИ, которые вам обязательно ПОНРАВИТСЯ в Magic Jigsaw Puzzle:

— Бесплатная галерея пазлов обновляется ежедневно!
— Более 30 000 красивых головоломок в высоком разрешении!
— Новые наборы пазлов с уникальными работами художников!
— Создайте пазл со своей картинкой и поделитесь им с друзьями или с сообществом Magic Jigsaw Puzzles!
— 6 уровней сложности, до 1200 предметов: начните как новичок и станьте мастером!
— Решайте несколько головоломок одновременно и следите за своим прогрессом!
— Предварительный просмотр готовой головоломки поможет вам решить ее!
— Режим вращения для настоящих профессионалов! Перемещайте фигуры группами!
— Участвуйте в еженедельных турнирах и играх! Соревнуйтесь с друзьями!
— Отличная музыкальная коллекция: подбери подходящее музыкальное сопровождение под настроение!
— Простое управление позволяет легко решать головоломки!

Вы можете создать свой собственный профиль Magic Puzzles и найти все загруженные вами наборы головоломок в одном месте, а также легко восстанавливать пакеты, которые вы могли случайно удалить.

Поделитесь своими лучшими пазлами с друзьями или с сообществом Magic Jigsaw Puzzles на Facebook https://www.facebook.com/MagicJigsawPuzzles/

Подписка:
— Подписавшись, вы сразу же получите бесплатный доступ ко всей коллекции наборов пазлов в магазине пазлов! Все новые пакеты, выпущенные в будущем, также будут доступны вам бесплатно в течение периода подписки. Исключением являются наборы головоломок, которые мы публикуем по лицензии наших партнеров. Эти наборы находятся в Магазине пазлов в специальных категориях.
— Подписка также позволяет создавать и решать неограниченное количество собственных головоломок, созданных пользователями, дает вам неограниченную энергию для решения всех головоломок, созданных пользователями со всего мира, и отключает рекламу в игре.
— Вы можете выбрать план подписки по цене и продолжительности. Цены составляют 7,99 долларов США в неделю, 19,99 долларов США в месяц или 99,99 долларов США в год или равны той же ценовой категории, которую определяет ценовая матрица Apple App Store в других валютах.
— Подписка продлевается автоматически, если автоматическое продление не будет отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода подписки.
Вы можете отменить подписку в любое время в настройках подписки в своей учетной записи iTunes. Это необходимо сделать за 24 часа до окончания периода подписки, чтобы избежать повторного списания средств.
— Если вы отмените подписку, вы потеряете все описанные выше преимущества, а все скачанные платные пакеты будут временно заблокированы. Вы сможете разблокировать их в любой момент, продлив подписку или купив их в виде отдельных наборов головоломок.
— Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода, если он предлагается, будет аннулирована, когда пользователь приобретет подписку на публикацию, где это применимо.
— Оплата взимается с вашей учетной записи iTunes после подтверждения покупки. Ваша подписка автоматически продлевается по той же цене и на тот же период продолжительности, что и исходный пакет, если автоматическое продление не будет отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода. С вашего счета будет взиматься соответствующая плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода.

Условия использования: https://puzzlestore.ximad.com/static/docs/terms-en.html
Политика конфиденциальности: https://zimad.ком/политика/

Создавайте цифровые пазлы с помощью Jigsaw Planet

Создавайте цифровые пазлы с помощью Jigsaw Planet

Jigsaw Planet — это веб-сайт, который существует уже много лет и содержит цифровые пазлы, которые можно собрать с помощью любого устройства с веб-браузером. Он также имеет возможность загружать любое изображение и создавать цифровую головоломку, которую может решить кто-то другой. Я писал об этом инструменте еще в 2013 году, но хотел вернуться к нему после того, как на днях получил вопрос на своей странице в Facebook с вопросом, есть ли способ создать цифровую головоломку из фотографии.Почему ДА есть☝и это Е-А-С-У делать. Ниже пример пазла Планета (я сделала для вас простенький😉). Это изображение представляет собой изображение круговорота воды, созданное учащимся в Google Drawing с использованием моего цифрового направленного рисунка круговорота воды, которое я загрузил в Jigsaw Planet. Вы можете разместить эти пазлы в любом блоге или на сайте! Давай, собери все воедино! Вы заметите, что части со щелчком встанут на место, когда вы успешно соедините их вместе.

ВАЖНО : В Условиях обслуживания указано, что пользователи должны быть старше 13 лет, чтобы использовать Jigsaw Planet.Я связался с Jigsaw Planet, чтобы спросить об использовании в классе, и они сказали, что все в порядке, пока ученики находятся под присмотром. Учителям начальных классов этот инструмент больше подходит для создания цифровых головоломок, которые учащиеся могут собирать вместе. Учащиеся всегда могут создать изображение, которое учитель превращает в пазл, но они не могут создать учетную запись и загрузить изображение по своему выбору, если у них нет разрешения родителей. (Педагоги также могут создавать головоломки без учетной записи). Даже когда эти головоломки встроены в блог или веб-сайт, учащиеся могут получить доступ к веб-сайту Jigsaw Planet одним щелчком мыши по значку фрагмента головоломки на нижней панели инструментов.На Jigsaw Planet размещено несколько сомнительных головоломок, с которыми мы не хотели бы, чтобы студенты столкнулись.

Как создать свой собственный цифровой пазл

Отправляйтесь на Jigsaw Planet и загрузите фотографию или изображение, которое хотите превратить в цифровую головоломку.

Моя любимая функция в этом инструменте — это возможность создавать мозаики различных уровней сложности . Для младших школьников у вас может быть меньше деталей для манипулирования. Вы также можете изменить форму кусочков. Головоломка, встроенная выше, состоит из 20 частей.

Подключение к классу

Несколько способов, которыми я мог видеть, что это используется в классе, включают, но не ограничиваются:

😊Цифровые ключи к прорыву

😊Раскройте сверхсекретную миссию для студентов

😊Упреждающий набор: предложите учащимся угадать, какой будет ваша следующая единица обучения после сборки головоломки (например, изображение пустыни или пирамид для Древнего Египта)

😊Ответ на вопрос дня

😊Специальные объявления

😊 Все что угодно для возбуждения!

Простой, легкий в использовании и не требует входа в систему! Вставьте в свой блог/веб-сайт класса или поделитесь ссылкой. Доступны и другие варианты обмена, такие как электронная почта и социальные сети.

Другие подобные конструкторы цифровых пазлов

Подпишитесь на меня в Pinterest, чтобы получать больше технических идей:

Ребусы Пазлы Головоломки — Kids Environment Kids Health

(также называемые «Игры в рамки» © или Word Picture Puzzles)

РЕБУС — это изображение имени, произведения или фразы. Каждая коробка-головоломка «ребус» ниже изображает обычное слово или фразу.Сможете угадать, что это?

Ответ : Так как слово ГОЛОВА находится над словом КАБЛУКИ , ответом на головоломку будет ГОЛОВА ! Возьми? Замечательно! Теперь разбудите свой мозг, повеселившись с тизерами ниже! Чтобы увидеть ответы, просто нажмите на маленькую стрелку в поле под каждой загадкой! Но не подглядывайте, пока не сделаете предположение!


Показать ответ

Космические захватчики


Показать ответ

Растущая экономика


Показать ответ

Жизнь начинается в 40!


Показать ответ

Скучаю по тебе (U)


Показать ответ

Прости и забудь


Показать ответ

Разноуровневый


Показать ответ

Влюбиться


Показать ответ

Головка для крышки


Показать ответ

Вы полны болоньи (чушь)


Показать ответ

Полдник


Показать ответ

Красное лицо


Показать ответ

Корпоративное сокращение


Показать ответ

Кусочек тыквенного пирога


Показать ответ

Победа с легкостью


Показать ответ

Попробуй понять


Показать ответ

На седьмом небе


Показать ответ

В перерывах между работами


Показать ответ

Трейл микс

Как использовать пазлы, чтобы оживить ваши уроки — 8 бесплатных примеров пазлов

Первая головоломка восходит к 1760-м годам, когда европейские картографы наклеивали карты на дерево и разрезали их на мелкие кусочки. Это древний образовательный инструмент, предназначенный для обучения учащихся составлению карт своей страны или мира.

В этой записи блога я покажу вам, как использовать головоломку на уроках. Я создал цифровые пазлы для учеников начальной школы и пазлы для старшеклассников. Вы увидите, что вы можете использовать головоломки на всех курсах. Я также включил несколько других способов использования головоломки. Обязательно прочитайте пост до конца. Вы будете удивлены мощью этой цифровой головоломки!

Преимущество использования пазлов в классе

Сегодня головоломка на уроках чаще используется как игра.Конечно, вы можете использовать эти игры-головоломки, чтобы преподать своим ученикам ценный урок.

Тем не менее, самым большим преимуществом использования пазлов на уроке является возможность сочетать веселый и интерактивный метод обучения с ценным образовательным уроком. Студенты не просто собирают мозаику, они также учатся и практикуются.

Пазлы

— это идеальный способ для студентов практиковать учебный материал друг с другом. И при этом они тренируют свой мозг, логически думая, когда собирают все части вместе.

Затем, конечно же, есть преимущество цифровой головоломки: создайте ее всего за несколько минут и поделитесь ею со своими учениками в любое время и в любом месте.

8 способов использовать цифровую головоломку на уроках

Чтобы собрать пазл вручную, нужно приложить немало усилий. У меня есть более простой и быстрый способ создать пазл с нуля.

Все пазлы, которые вы увидите в этом блоге, собираются всего за несколько минут с помощью BookWidgets.Просто загрузите изображение и решите, на сколько частей вы хотите его разделить. Теперь вам просто нужно поделиться ссылкой на головоломку со своими учениками. Вот как быстро вы можете сделать онлайн-пазл с BookWidgets.

Совет: если вы хотите использовать бесплатные пазлы, представленные в этом посте, просто скопируйте ссылку и поделитесь ею со своими учениками.

Как вам уже должно быть известно, с помощью BookWidgets вы можете не только собирать пазлы онлайн. Создавайте цифровые кроссворды, головоломки с поиском слов, игры с палачами, игры в бинго, викторины, карточки и многое другое.

1. Используйте пазлы на уроках языка

Используйте пазлы на уроках языка, чтобы учащиеся могли практиковать свои разговорные навыки. Пусть ваши ученики решат головоломку, а затем описывают то, что они видят, своим однокурсникам. Головоломка должна относиться к теме урока, как в примере ниже. Студенты должны описать картинку и объяснить новые слова, которые они выучили на иностранном языке.

Нажмите, чтобы открыть

2. Используйте пазлы на уроках математики

Взгляните на пример ниже и рассмотрите эту забавную головоломку на уроках математики. Это своего рода головоломка внутри головоломки, которая запускает мышление учащихся для решения проблем.

Нажмите, чтобы открыть

3. Используйте пазлы на уроках географии

Как вы знаете, головоломки изначально предназначались для того, чтобы обучать учащихся работе с картами, как в первом примере ниже. Это один из способов научить ваших учеников ориентироваться в своей стране или мире.

Нажмите, чтобы открыть

Еще один забавный способ использовать пазлы в географии — рассказать своим ученикам о растительности, как в этом простом примере пазла ниже:

Нажмите, чтобы открыть

4. Используйте пазлы на уроках биологии

Если вы посмотрите на приведенные выше примеры, то поймете, что все возможно. В качестве примера головоломки для курса биологии вы можете попросить учащихся составить изображение клеточной структуры.Затем они должны объяснить все части камеры своим однокурсникам. Чтобы еще больше усложнить задачу, попросите их также рассказать об их функциях.

Нажмите, чтобы открыть

5. Используйте пазлы на уроках истории

В этом мире так много исторических мест, которые несут в себе трагическую, интересную или удивительную историю. Вспомните Чернобыль, Китайскую стену, железный занавес, статую свободы, Версаль, Колизей и так далее. Если вы хотите, чтобы ваши ученики объяснили историю места или статуи, просто позвольте им решить головоломку для развлечения, и когда они узнают картинку, они должны объяснить ее историю своему соседу.

Нажмите, чтобы открыть

6. Представьтесь с помощью пазлов

Эта ознакомительная игра с головоломкой определенно предназначена для учащихся начальных классов. Учителя часто представляются, называя свое имя, увлечения, есть у них дети или нет, что им нравится или не нравится и так далее. Попробуйте поменять местами с помощью головоломки.

В этом примере учащиеся должны решить головоломку и узнать историю, стоящую за изображением.Изображение представляет собой забавный опыт, который учитель пережил в какой-то момент своей жизни.

Студенты придумают всевозможные теории. Пусть они расскажут друг другу свои истории. В конце концов, вы раскрываете истинную историю, стоящую за изображением.

Нажмите, чтобы открыть

Ну, как ты думаешь, что здесь произошло?

7.

Используйте головоломки, чтобы представить новую тему

Использование цифрового пазла — это очень веселое и интерактивное занятие при знакомстве с новой темой урока.Найдите хорошее изображение, описывающее тему вашего урока, и позвольте вашим ученикам решить головоломку. По завершении они должны объяснить, какой может быть новая тема урока.

Нажмите, чтобы открыть Как видите, головоломки можно использовать и на уроках экономики. Сегодняшний урок научит ваших учеников, как копить деньги и что с ними делать.

8. Используйте пазлы на уроках рисования

Картины! Нет лучшего способа представить известную картину (или художника), чем использовать пазл.Вы также можете собрать головоломку, чтобы учащиеся могли больше узнать о композиции картины или просто узнавать картины, о которых они только что узнали.

Нажмите, чтобы открыть

Вот профессиональный совет!

Если вы хотите, чтобы ваши уроки имели большую образовательную ценность, вы можете просто соединить головоломку с другим упражнением BookWidgets, как в этом примере ниже.

Нажмите, чтобы открыть

После того, как учащиеся узнают название знаменитой картины и имя художника, они должны сделать свою собственную интерпретацию картины и нарисовать ее на доске с правой стороны.

Вот и все, что у меня есть для вас на сегодня! Как я уже упоминал ранее, вы можете создавать эти цифровые пазлы для учащихся всего за несколько минут. Попробуйте сами, нажав на кнопку ниже.

Логические головоломки Conceptis — Развлекайся, развивайся!

Заполните оставшиеся квадраты так, чтобы в строке или столбце было не более двух соседних X или O. Раскрашивайте квадраты и заполняйте области, решая головоломку и открывая красивую пиксельную картинку. Соедините мосты между островами в соответствии с их значениями, чтобы сформировать один соединительный путь. Окружите каждую подсказку линиями в соответствии с ее значением, чтобы сформировать одну единую петлю. Заполните пустые квадраты так, чтобы сумма каждого блока равнялась числу слева или сверху. Найди симметрию, раскрась блоки и найди скрытую пиксельную картинку. Только с помощью логики узнайте, где в море спрятан флот линкоров. Перегородите подсказки стенами, чтобы создать острова соответствующего размера. Найди блоки, закрась их цветом и найди скрытую пиксельную картинку. Соедините десятки, сотни или даже тысячу точек, чтобы открыть скрытую картинку Сложение, вычитание, умножение и деление никогда не будут прежними Найдите путь от входа до выхода, раскрасьте его и раскройте настоящую скрытую картину. Расположите небоскребы в виде сетки, чтобы их линия горизонта была видна в соответствии с подсказками. Закрасьте квадраты, чтобы числа не появлялись в строке или столбце более одного раза

Играйте на iPhone, iPad и Android

Рекомендуемое видео приложения

Пазл с картинками на заказ — Создай свой фотопазл онлайн

Создайте пазл с изображением для уникального подарка

Дарение подарков может быть либо удовольствием, либо рутиной, в зависимости от того, для кого подарок. Вот почему создание пазла с картинками — такая замечательная идея. Когда вы создаете свою собственную мозаику с Bags of Love, вы можете создать уникальный и запоминающийся подарок, который будет цениться всю жизнь. Эти забавные и сентиментальные головоломки подойдут для любого подарка. Ваш фотопазл доступен в различных стилях и материалах. От больших пазлов, состоящих из 1000 элементов, до очаровательных пазлов для малышей, состоящих всего из 4 элементов, — эти забавные пазлы наверняка понравятся всем. У нас даже есть пазл в форме сердца, который идеально подходит для Дня святого Валентина, годовщины или даже предложения.

Мы производим большое разнообразие пазлов с картинками разных размеров и материалов, включая переработанное дерево и пластик, армированный картон и войлок.

Некоторые варианты головоломки включают:

  • Подставка-головоломка — 4 шт.
  • Пазл для фото — 30, 96 или 1000 штук
  • Пазл «Сердце» — 32 или 75 деталей
  • Детские лобзики — 4 шт.
  • Танграм — 7 штук
  • Пластиковый пазл — 12, 16, 36 или 48 деталей

Пазл с картинками для всех

Когда дело доходит до памятных и продуманных подарков, в фото-пазле действительно есть все.Вот почему мы хотели создать лобзики, которые понравятся всем членам семьи, независимо от их возраста и уровня способностей. Для самых маленьких наша детская головоломка станет веселым, интерактивным и стимулирующим подарком. Сделанный из четырех коренастых кусочков головоломки, он идеального размера для немного менее скоординированных рук и является идеальным способом стимулировать их воображение и работать над зрительно-моторной координацией. Распечатайте семейную фотографию или фотографию лица мамы или папы и наблюдайте, как загораются их глаза, когда они собирают ее вместе.

Если вы хотите порадовать свою вторую половинку уникальным подарком на годовщину, попробуйте создать нашу специальную головоломку-сердечко. Есть 2 размера на выбор, и он поставляется в красивом мешочке. Распечатайте фотографию со своей свадьбы и не забудьте приложить к ней милое послание. Для фанатиков головоломок есть наша персонализированная головоломка танграм. Эту древнюю китайскую головоломку о вскрытии очень весело собирать разными способами.

Предложение с головоломкой

Вы долго думали об этом.Вы приняли решение. Вы хотите попросить любовь всей вашей жизни выйти за вас замуж. Теперь, когда вы решили, что они определенно « тот самый », осталось рассмотреть только одну вещь. Просто как ты собираешься задать вопрос? В кино это выглядит так просто; большой романтический сеттинг, немного драмы, а потом — долго и счастливо. Мы понимаем, что вы хотите найти уникальный и запоминающийся способ попросить свою любовь выйти за вас замуж. Здесь на помощь приходят пазлы с картинками. Выберите один из наших красивых пазлов ручной работы (мы не можем не предложить пазл в форме сердца, но подойдет любой из них) и начните придумывать свой дизайн.Головоломка танграм также была бы забавным выбором, так как ее сборка немного утомительна. Попробуйте использовать специальную фотографию в качестве фона, а затем напишите эти волшебные слова. Когда придет время задать вопрос, дайте им новую головоломку и задержите дыхание, пока они собирают ее воедино. Удачи!

‘Мой мозг болит’: Оптическая иллюзия, предлагающая людям найти кривую линию, вызывает у пользователей сети головокружение

Когда дело доходит до решения головоломок или оптических иллюзий , это не слышно, чтобы зацепить пользователей сети.Теперь простое фото клетчатого узора вызвало недоумение у людей в Твиттере.

Лорел Кунс, исследователь геномики, поделилась фотографией в Твиттере и попросила людей «найти изогнутую линию». На изображении то, что выглядит как текстурированный гранитный блок, имеет несколько тонких зеленых линий, которые, кажется, делят блок на крошечные блоки.

Хотя с первого взгляда кажется, что здесь много изогнутых линий, при попытке сосредоточиться на одной из них и попытаться найти ее, они превращаются в прямую линию.

Найдите изогнутую линию… 🔁 pic.twitter.com/GCi4ugoy6M

— Лорел Кунс 🧬🧬🧬 (@LaurelCoons) 21 декабря 2021 г.

Причудливая фотография, опубликованная всего несколько часов назад, вызвала интерес у многих пользователей Интернета, которые пытались разгадать тайну оптической иллюзии, в то время как другие говорили, что фотография вызвала у них головокружение. И хотя многие говорили, что интригующая картина вызвала у них головную боль, они все равно были впечатлены ею и хотели узнать, что за ней стоит наука.

Если вы хотите растворить слияние разума, используйте это. https://t.co/wdeQaMJdaZ

— Линн Эдвардс (@lynn_valepixi) 21 декабря 2021 г.

Что это за колдовство? 😳 https://t.co/Sr9Nrfv73I

— WiLsOn (@speck_j) 21 декабря 2021 г.

Я больше не могу ясно мыслить https://t. co/VkuajzCQsh

— LoouieeD (@looouieeeeee) 21 декабря 2021 г.

МОЙ МОЗГ КРОВОТЕЧИТ https://t.co/MaoSpzyfMk

— Л. (@uhhbreea) 21 декабря 2021 г.

Теперь у меня болит мозг….. 😵‍💫 https://t.co/KvmupYDNFg

— Мария (@mpriva76) 21 декабря 2021 г.

Хорошо, это трип… https://t.co/CCiKqq3E5l

— Рекс Чепмен🏇🏼 (@RexChapman) 21 декабря 2021 г.

ой. расплавление мозга

— 𝐓𝐡𝐞𝐫𝐞 𝐢𝐬 𝐧𝐨 «𝐏𝐥𝐚𝐧𝐞𝐭 𝐁» (@GrrlScientist) 21 декабря 2021 г.

То же самое, а потом они исчезают, когда я фокусируюсь на них… очень странно!

— Рут и Джорджи💉💉AZ (@ruth_parslow) 21 декабря 2021 г.

Это потрясающе. Какая сильная иллюзия.

— Грег Б. (@Greg79190803) 21 декабря 2021 г.

Я вхожу с 10-секундной уверенностью… только чтобы понять, что 13-секундный я — дурак и неудачник

— Джеки Санс 🧡🤎 (@Sansy6) 21 декабря 2021 г.

Мой разум..все искривлено..
Мои глаза, но они все str8
Я:- 😵😵

— Rebel_13 (@Rebel_ACM13) 21 декабря 2021 г.

pic.twitter.com/Qyptl11lzJ

— Стеф Дэниел (@SLDaniel4) 21 декабря 2021 г.

Я хочу это напечатать — оказывается, это работает и в черно-белом режиме.

— Роб Милликен (@Rob__Milliken) 21 декабря 2021 г.

вот подсказка: pic. twitter.com/ClxDsTdZ3X

— NotATweeter16 (@NotATweeter16) 21 декабря 2021 г.

Говорят, в этом лесу живет волшебница!! pic.twitter.com/IUudM7Ssso

— Чингисгалахад 🗽🦅✒🗡📜 (@genghisgalahad2) 21 декабря 2021 г.

[мужчина окликает жену] «Дорогая, ты что-нибудь подсыпала мне в чай?»

— da Flower Punk (@daFlowerPunk) 21 декабря 2021 г.

С тех пор, как в 2015 году вирусное голубое или белое платье взорвало социальные сети, многие такие загадочные фотографии вызвали ажиотаж в социальных сетях.Ранее в этом году фотография «человека», бегущего по снегу , привела пользователей сети в замешательство, когда на самом деле это оказалась собака!

В мае фотография маленькой девочки сбила с толку пользователей сети после того, как она выглядела как , погружаясь в бетон .

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.