Грузозахват каскад: Стропы цепные, текстильные, канатные от компании КАСКАД.

>

Такелажные изделия в Москве — КАСКАД

Такелажные изделия представляют собой специальные изделия, при помощи которых осуществляется фиксация и крепление разнообразных грузов. Они позволяют поднимать и перемещать с места на место объекты разной массы и формы. К такелажным изделиям относятся такие приспособления, как зажимы, тросы, цепи сварные, коуши, скобы и некоторые другие устройства. Они предназначены для крепления к подвижным элементам грузоподъемных систем.


Скачать прайс лист

Компания «КАСКАД» предлагает купить такелаж в любом нужном вам объеме. Представленная на сайте продукция имеет все необходимые сертификаты, наш магазин такелажа в Москве предложит наиболее выгодные цены на изделия и условия доставки.

Купить такелажные изделия в Москве

Слово «такелаж» имеет голландские корни и в переводе означает «оснастка». Изначально такое оборудование использовали в корабельном деле, с его помощью крепили грузы на судах. Но сегодня сфера использования таких приспособлений стала намного шире. Перечислим наиболее распространенные изделия, которые сегодня можно купить на рынке:

  • Зажимы DIN 1142 с усилением, выпускаются в диапазоне размеров от 5 до 40 мм в диаметре, используются в качестве основных элементов, с помощью которых крепят и фиксируют положение разнообразных грузов. Такие зажимы зачастую являются основным элементом, из которого изготавливают чалки и растяжки. Зажим канатный позволяет обеспечить 10%-ый запас от исходного диаметра стального троса.
  • Хозяйственные зажимы, изготовленные в соответствии со стандартом DIN 741 – имеют диаметр в диапазоне от 3 до 40 мм, основное назначение – крепление и фиксация разнообразных объектов. Простая конструкция и относительно низкая цена обусловили широкое применение такого приспособления в быту. Так, зажим канатный DIN 741 чаще всего применяют для крепления тросов из полиамида или пеньки, а также разнообразных веревок, шнуров.
  • Зажимы Дуплекс – они имеют плоскую форму, основное назначение таких изделий – крепление и фиксация канатов диаметром 2 – 10 мм.
  • Карабины хозяйственные – такой такелаж выпускается трех видов: защелки простые и с винтовым замком (они изготавливаются по стандарту DIN 5299), карабины OB, которые комплектуются винтовым замком.
  • Скобы такелажные – приобрести такой такелаж можно двух типов: прямые и омегообразные. Эти разновидности также бывают шплинтованными и нешплинтованными. Диапазон обрабатываемых весов – от 500 кг до 120 тонн.
  • Талрепы хозяйственные – в зависимости от конструкции, можно купить приспособления следующих видов: «кольцо-кольцо», «кольцо-крюк» и «крюк-крюк». Талрепы различаются между собой диаметром резьбы (от М5 до М36), размерами и максимально допустимой нагрузкой.
  • Грузовые талрепы, имеющие вид «вилка-вилка» — имеют грузоподъемность от 200 кг до 17 тонн, такой такелаж используют, когда нужно сделать растяжку при монтаже антенны, мачты, вертикально расположенной трубы или других объектов, которые должны выдержать значительные ветровые нагрузки.
  • Талрепы цепные с храповиком – их грузоподъемность составляет от 4 до 21 тонны, применяют такое оборудование в качестве крепежных элементов, когда нужно переместить груз на ж/д платформах, в автомобиле или по морю.

Оптимально приобрести набор такелажных изделий, в составе которого будут присутствовать талреп DIN 1478, зажим канатный DIN 1142, а также разнообразные по размеру крюки, скобы, стальные тросы. Это оптимальный комплект элементов, которые позволят проводить широкий спектр операций по ремонту и монтажу в «полевых условиях».

Представленные в ассортименте нашей компании такелажные изделия предварительно оцинкованы, модели для грузоподъемных операций имеют необходимый запас прочности, что подтверждается соответствующими отметками в паспорте, которым сопровождается каждое приспособление.

Захваты грузовые общего назначения и специализированные

Захваты грузовые представляют собой вспомогательные устройства. Основное назначение захвата – это удержание и перемещение разнообразных грузов. Захваты бывают ручными (для обслуживания такого захвата требуется оператор) и автоматизированными (захват функционирует посредством пульта или консоли управления). Чтобы расширить сферу использования и диапазон обрабатываемых грузов, захват может комплектоваться всевозможными приспособлениями. Как правило, захват применяется вместе с ковшами, кюбелями, крюками. Подбираются захваты на основании разных факторов, определяющее значение имеют параметры самого устройства (грузоподъемность, тип захвата) и особенности обрабатываемого груза.


Скачать прайс лист

Где применяются и для чего используются захваты

Как правило, захваты имеют широкую сферу применения. В основном, захват выполняет такие операции, как подъем и перемещение груза. Применяется захват для обработки таких объектов, строповка которых затруднена или вовсе невозможна.

Захват имеет не только простую конструкцию. Эксплуатация этих приспособлений тоже максимально упрощена. К примеру, если при подъеме металлического листа пропускать под ним канатные стропы не всегда удобно, то захваты грузовые лишены этого недостатка: захват для листа сразу цепляет изделие за край, что дает возможность ускорить операции. При опускании и складировании металлического листа захват тоже более предпочтителен: не нужно тратить время на то, что отцепить и убрать стропы, захват опускает груз в считанные секунды.

Как выбрать грузовой захват

Компания «КАСКАД» предлагает купить в Москве грузовые захваты, позволяющие поднимать и перемещать металлические листы в вертикальном и горизонтальном положении. Количество перемещаемых в стопке металлических листов зависит от грузоподъемности, которую имеет конкретный захват, и ширины зева.

Также существуют захваты других типов. К примеру, в нашем ассортименте вы найдете:

  • захват балочный – он имеет специальную конструкцию, которая упрощает обработку балок, применяется захват балочный (захват-струбцина) в строительстве, на производстве металлоконструкций и в других сферах;
  • захват для труб – позволяет зацеплять трубы с двух концов и перемещать их в горизонтальном или в вертикальном положении;
  • захват для профилей – используется для перемещения профильного металла;
  • захват для бочек (типа «клюв попугая») – позволяет закрепить бочку за верхний обод и путем равнонаправленных усилий удерживать ее в фиксированном положении, также захват может фиксировать бочку по окружности. Отдельные захваты дополнительно оснащаются механизмами переворота, которые позволяют не только перемещать бочки, но и переливать их содержимое в другие емкости.
  • захват для бетонных колец – имеет высокие показатели грузоподъемности;
  • захват для контейнеров – позволяет перемещать стандартные 20- и 40-футовые морские контейнеры, такие захваты, как правило, используются совместно с линейной траверсой; такой захват позволяет поднимать контейнеры, удерживая их за верхние и нижние грузоподъемные гнезда. При таком способе крепления фиксировать захват дополнительными болтами не требуется, как и не нужно использовать дорогие гидравлические системы.

Компания «КАСКАД» предлагает захваты балочные, для бочек, перемещения металлических листов и другие разновидности данного оборудования на выгодных условиях. У нас можно приобрести захват, максимально соответствующий характеру проводимых операций и типу перемещаемого груза. Каждый захват балочный и грузовые захваты других видов имеют сертификаты качества, подтверждающие их прочность и безопасность.

Чтобы купить захват балочный, свяжитесь с нашими менеджерами, доставка осуществляется по предварительному согласованию.

Такелажное оборудование и монтажные приспособления в Москве

Такелажное оборудование, предлагаемое нашей компании, предназначено для подъема и перемещения тяжелых габаритных грузов. Наиболее востребованные его категории: лебедки, полиспасты, домкраты, тельферы, тали, такелажные тележки и платформы, используемые вместе с простыми грузоподъемными устройствами, либо автономно. Такелажная оснастка позволяет сократить ручную работу и перемещать грузы при минимальном участии такелажников.

Такелажные платформы

Такелажный лом

У нас можно купить такелажные ломы разных типоразмеров. Такие ломы – изделия повышенной прочности, позволяющие приподнять и переместить на некоторое, весьма небольшое расстояние груз любого типа. Такелажный лом работает по принципу классического рычага. При погрузке паллет, поддонов и контейнеров на такелажную тележку под опорную поверхность заводят консольный захват, которым оснащаются такелажные ломы. При нажиме на рукоятку такелажное устройство поворачивает относительно роликов.

Там, где точка поворота наивысшая, поверхность груза приподнимается на 14 – 15 см.

В конструкцию такелажного лома входит толстостенная стальная труба и приваренная сверху перекладина, приспособленная для ручного захвата. К нижнему участку трубы приварен кронштейн, на котором закреплен монтажный узел. В него в свою очередь входит ось с металлическими катками, зафиксированными на шплинтах. Чтобы удобнее было подавать груз, рабочая кромка заострена.

Сфера применения такелажных ломов:

  • как вспомогательное оборудование для подводных опор и тележек;
  • как вспомогательное устройство с подвесными ГПМ. Такелажные ломы можно использовать в «слепой зоне»;
  • для кантования грузов с большими габаритами при отсутствии строповых приспособлений.

Продажа такелажного оборудования данной категории производится для разгрузочных работ на транспорте.

Такелажными ломами удобно поддевать грузы, полностью опирающиеся на основание, они имеют небольшой вес и достаточно мобильны.

Такелажная платформа (скейт)

Такое такелажное оборудование необходимо при перемещении станков и другого промышленного оборудования при его монтаже или демонтаже. Используются внутри производственных помещений и позволяют перемещать грузы в стесненных условиях, при минимуме свободного пространства.

Мы предлагаем управляемые и неуправляемые такелажные платформы. Чтобы повысить удобство использования такелажных платформ, их соединяют стальной арматурой или прутками для придания конструкции дополнительной жесткости.

Управляемые такелажные платформы имеют в конструкции вращающуюся площадку или пантограф, но в любом случае оборудование при перемещении остается неподвижным. Это ускоряет работу и не требует дополнительного выравнивания.

Кроме того, платформы такелажные имеют различную грузоподъемность и количество роликов. В моделях варьируются размеры роликов и материал изготовления. Такелажные колеса для платформенных тележек включают в себя роликовый подшипник, обод из оцинкованной стали, шину из литой резины. Плотная литая резина делает передвижение по грубой неровной поверхности плавным, смягчая вибрацию и удары. Если поверхность гладкая, материал скользит минимально, это облегчает управление.

Если использовать такелажное средство, то под груз легко устанавливается такелажная платформа (одна или несколько, в необходимом количестве). Под переднюю часть груза удобнее устанавливать управляемую такелажную платформу.

Если лом применить не удается, или его грузоподъемности не хватает, применяется гидравлический или реечный домкрат.

Складское оборудование, тележки, штабелеры — КАСКАД

Складское оборудование – специальные грузоподъемные механизмы и техника, необходимые для погрузки/разгрузки, перемещения и хранения различного типа грузов: штабелеры, гидравлические тележки и прочее. Устройства подбираются с учетом объема поставляемых грузов, площади помещения и условий хранения, специфики производства.

В данном разделе представлена грузовая техника и механизмы для склада. По своей сути – это вещи, без которых работа современного склада, да и не только склада, просто невозможна. В данный раздел вошли гидравлические тележки (на сленге рокла, рохля), гидравлические штабелеры, тележки для бочек и такелажные платформы.

Гидравлическая тележка, сленг. — рокла или рохля, предназначены для перевозки грузов упакованных на паллетах, в ящиках или в контейнерах весом до трех тонн. Данные гидравлические тележки отличаются высокой надежностью и простотой в обслуживании, позволяют перевозить грузы любого назначения в помещениях или на улице. Ограничение в использовании – это наличие ровных полов или ровного покрытия.

Гидравлический штабелер с ручным подъемом, или штабелер ручной гидравлический, предназначен для погрузки, выгрузки и складирования на стеллажах грузов, упакованных на паллетах, в ящиках и в контейнерах весом до двух тонн на высоту до трех метров. Поскольку на гидравлическом ручном штабелере перевозка грузов на значительные расстояния связана с определенными трудностями, то оптимальный вариант использования штабелера – это вместе с гидравлической тележкой, причем без использования дополнительной рабочей силы. Собственная высота штабелера позволяет перемещать его через стандартные дверные проемы и в грузовых лифтах. Ограничения в использовании, такие же как и для гидравлической тележки – это наличие ровного покрытия или полов.

Тележки для транспортировки бочек делятся на два вида – с возможностью переворота и без него. Тележки с возможностью поворота бочки применяются в основном для переливания содержимого бочки в другую тару с возможностью перемещения самой бочки. Тележка без механизма переворота применяется для складирования бочек на поддонах или для снятия бочки с дальнейшей перевозкой бочки к месту ее использования.

Транспортные такелажные платформы применяются для транспортировки и монтажа крупногабаритных и тяжелых грузов, оборудования, станков и т.д. весом до 60-ти тонн. Делятся на управляемые и неуправляемые платформы. Управляемые платформы имеют поворотную рукоятку (водило), с помощью которой можно управлять движением при транспортировке груза или вручную или с помощью тягача. Используются такие платформы в паре с неуправляемыми, для увеличения маневренности при транспортировке можно использовать только управляемые платформы с установкой их впереди и сзади груза. Для установки оборудования на платформу используют низкоподхватные гидравлические домкраты или такелажный лом.

Комплектующие для цепных строп (класс 8) в Москве

Различные виды цепных строп являются неотъемлемым компонентом оснастки сложного грузоподъемного оборудования. Однако их эффективная эксплуатация возможна только при использовании со специальными комплектующими, обеспечивающими максимальное удобство и безопасность работы.


Скачать прайс лист

Компания «КАСКАД» изготавливает такие приспособления для строп, соответствующие стандарту Т8. Он определяет жесткие требования к прочности элементов для грузоподъемных работ в различных производственных сферах. В соответствии с ним установленный запас по разрывному усилию должен соблюдаться в условиях низких температур, что актуально для климатических условий РФ.

Наши комплектующие:

  • облегчают выполнение монтажных и транспортных работ;
  • равномерно распределяют нагрузку на цепные стропы;
  • стабилизируют правильное положение груза и надежно удерживают его от смещения;
  • обеспечивают соблюдение требование правил безопасности.
  • используются как комплектующие для паука и для других такелажных приспособлений.

Качественные элементы стропы – основа ее надежности

Отдельные элементы выполняют различные функции, что дает возможность специалистам скомпоновать оптимальную по функциональности и безопасности сборку цепных строп для выполнения конкретных задач.

  • Грузовая цепь с диаметром звена от 6 до 32 мм и выше – основной элемент строп, позволяющий использовать такелажную оснастку для грузов с заданной массой и габаритами. Благодаря особенностям конструкции, соединение с другими компонентами можно выполнять со звеном на определенном участке цепи без использования дополнительных приспособлений, что невозможно при использовании тканевых и тросовых строп. С помощью цепей разной длины и грузоподъемности изготавливается оснастка «паук» для захвата крупногабаритных и неустойчивых грузов.
  • Крюки с проушиной и вилочного исполнения различных модификаций. Это наиболее ответственные комплектующие стропы, поскольку предназначены для непосредственного зацепления с грузом. Вилочное устройство позволяет оперативно снимать или заменять данный элемент, а также изготовить паук с необходимыми параметрами. В ассортименте нашей компании устройства с различными типами замков, предохраняющими от самопроизвольного разъединения.
  • Подъемные звенья на цепные стропы – предназначены непосредственно для навешивания всего изделия в целом на крюк грузоподъемного механизма. Мы предлагаем три варианта данного устройства: обычное, увеличенное и с дополнительными кольцами, позволяющими распределить вес и минимизировать контактное взаимодействие частей такелажа в оснастке «паук».
  • Разборные соединительные звенья, выступающие основным элементом стропы на заключительном этапе ее изготовления. В них отдельные элементы, соединенные с помощью штифта, могут изменять свое положение относительно друг друга, что позволяет компоновать сложные грузоподъемные устройства (паук и другие) из цепных строп.

Все комплектующие для строп цепных, изготавливаемые нашим предприятием, представлены в широком диапазоне вариантов и отличаются параметрами грузоподъемности. Изделия обязательно проходят стендовые испытания, гарантирующие их прочность и безопасность в процессе эксплуатации. Купить эту и другую продукцию по цене производителя вы можете на сайте компании «КАСКАД».

×

Заказать бесплатную помощь

×
Купить

Чтобы оформить заказ, заполните форму. В течение пары часов с вами свяжется менеджер и уточнит детали заказа, а также время доставки.

Стропы цепные, текстильные, канатные от компании КАСКАД.


Скачать прайс лист

Комплектующие для стяжных ремней

Комплектующие для стяжных ремней – это специальные изделия с механическим натяжным устройством, используемые для создания растягивающего усилия при креплении грузов. Отличаются большим разнообразием видов, шириной, выдерживаемыми нагрузками. Наиболее популярный вид – стандартный крюк двойной.

Стяжной ремень состоит из натяжного устройства (храповый механизм или рэтчет), плоской цельнотканой ленты и соединительных компонентов (крюк, оконечное звено). Кольцевое исполнение стяжного ремня подразумевает использование только натяжного механизма и текстильной ленты. Плоская цельнотканая текстильная лента это узкий материал, как правило многослойный, основной функцией которого является способность нести нагрузку; лента характеризуется своей шириной, коэффициентом растяжения (не более 7%) и разрывной нагрузкой. При выборе текстильной ленты необходимо обеспечить трехкратный запас прочности, т.е. разрывная нагрузка текстильной ленты должна быть в 3 раза больше рабочей нагрузки стяжного ремня в целом.Натяжное устройство это механическое устройство, наводящее и поддерживающее растягивающее усилие в сборке для крепления груза.Концевой соединительный компонент это устройство, соединяющее стяжной ремень или натяжной механизм в точке крепления на транспортном средстве или с грузом.При выборе натяжного устройства или концевого элемента стяжного ремня необходимо руководствоваться шириной ленты и обеспечить двукратный запас прочности, т.е. разрывная нагрузка металлических частей стяжного ремня должна быть в 2 раза больше рабочей нагрузки стяжного ремня в целом.В настоящее время наибольшее распространение получил стандартный двойной J-крюк.

Натяжные устройства
Разрывная нагрузка,
тн
А, ммВ,ммС, ммМасса,
кг
Цена,
руб.
Натяжное устройство 0,8 тн 25 мм0,828401150,1951Комплектующие для стяжных ремней
Натяжное устройство 2,0 тн 35 мм2,038401350,42118,00Комплектующие для стяжных ремней
Натяжное устройство 3,0 тн 35 мм3,038401550,56160,00Комплектующие для стяжных ремней
Натяжное устройство 5,0 тн 50 мм5,052272301,2251,00Комплектующие для стяжных ремней
Натяжное устройство 10,0 тн 75 мм10,078753003,21062,00Комплектующие для стяжных ремней
Натяжное устройство 10,0 тн 100 мм10,0104753003,61233,00Комплектующие для стяжных ремней

Крюки
Разрывная нагрузка,
тн
А, ммВ,ммС, ммМасса,
кг
Цена,
руб.
Комплектующие для стяжных ремней
Крюк для стяжного ремня 0,8 тн 25 мм0,8274660,0416
Крюк для стяжного ремня 1,5 тн 25 мм1,5286070,0619,00
Крюк для стяжного ремня 3,0 тн 35 мм3,052869,50,1629,00
Крюк для стяжного ремня 5,0 тн 50 мм5,05286120,2447,00
Крюк для стяжного ремня 10,0 тн 75 мм10,078140160,81190,00
Крюк для стяжного ремня 10,0 тн 100 мм10,0104140170,93205,00

Концевик треугольный

Комплектующие для стяжных ремнейКомплектующие для стяжных ремней

Концевик треугольный
Разрывная нагрузка, тнМасса, кгЦена, руб.
Концевик треугольный 75 мм 20 тн20,01,15198
Лента для стяжных ремней
Ширина ленты, ммЦветРазрывная нагрузка, кгЦена за м, руб.
25синяя12007.64
25оранжевая225012,20
35оранжевая300014,05
35оранжевая450019,81
50синяя450020,90
50оранжевая600021,20
50оранжевая750037,91
75желтая1100065,21
75желтая1500069,00
100желтая1100066,00
100желтая1500069,50

Отправить заказ

Бесплатная консультация

×

Заказать бесплатную помощь

×
Купить

Чтобы оформить заказ, заполните форму. В течение пары часов с вами свяжется менеджер и уточнит детали заказа, а также время доставки.

Грузоподъемные механизмы (ГПМ), тали, лебедки в Москве

Подъемные механизмы представляют собой специальные элементы, входящие в комплект грузовых устройств. Подъемные механизмы для грузов позволяют облегчить выполнение операций, связанных с подъемом и транспортировкой разнообразных объектов. К примеру, если нужно поднять на заданную высоту контейнеры, транспортировать людей, то с этой задачей справится грузоподъемный механизм. В зависимости от конструкции, он позволяет поднимать объекты в наклонной или горизонтальной плоскости. Автоматические и ручные подъемные устройства могут выступать частью подъемных кранов, манипуляторов, грузовых лифтов и прочего оборудования.

Подъемные механизмы представляют собой специальные элементы, входящие в комплект грузовых устройств. Подъемные механизмы для грузов позволяют облегчить выполнение операций, связанных с подъемом и транспортировкой разнообразных объектов. К примеру, если нужно поднять на заданную высоту контейнеры, транспортировать людей, то с этой задачей справится грузоподъемный механизм. В зависимости от конструкции, ГПМ позволяет поднимать объекты в наклонной или горизонтальной плоскости. Автоматические и ручные подъемные устройства могут выступать частью подъемных кранов, манипуляторов, грузовых лифтов и прочего оборудования.

Электрические, гидравлические и ручные подъёмные механизмы

Компания «КАСКАД» предлагает купить грузоподъемные механизмы, представленные в широком ассортименте. Основную часть нашего каталога составляют системы механического типа, такие ГПМ оснащены ручным приводом.

У нас вы можете приобрести автоматические и ручные подъемные механизмы, представленные следующими типами оборудования.

Тали. Можно купить разные виды этого оборудования. К примеру, у нас в продаже представлены тали ручные, тали цепные. В зависимости от конструкции, грузоподъемные механизмы этого типа комплектуются рычажным приводом или цепным. Принцип функционирования у них одинаковый, в роли подъемных средств у них выступают калибровочные цепи. Тали с цепным приводом используются для проведения операций при таком условии, что оператор размещается на уровне пола. В такой ситуации подъемные устройства располагаются под потолком или закрепляются на специальные конструкции. Таль рычажная располагается на уровне оператора и позволяет не только поднимать грузы разного веса, но и перемещать их в горизонтальной плоскости на небольшие расстояния. Есть нужно увеличить расстояние транспортировки груза, то таль подвешивается на монорельс из двутавровой балки и передвигается при помощи специальных кареток или тележек. Ручные грузоподъёмные механизмы этого типа имеют существенный недостаток – у них не слишком высокая скорость подъема, высота обработки груза тоже ограничена. Обычно подъемник позволяет переместить объект на высоту не более 12 метров. Для безопасности эксплуатации подъемное устройство на каретке оснащается стопором, который срабатывает при остановке оборудования и убирается в момент начала движения.

Домкраты. Механизмы этого вида делятся на несколько типов: гидравлические или механические (грузоподъемник ручной). Классический представитель ручных устройств – это бутылочный домкрат. Он имеет простейшую конструкцию, применяется повсеместно, особенно широкое распространение получил в сфере обслуживания автомобилей. В зависимости от конструкции, ручной грузоподъемный механизм позволяет поднимать грузы разного веса практически с земли, и на это не нужно затрачивать особенных физических усилий. У нас в ассортименте вы найдете домкраты реечные и винтовые, у которых высота подъема зависит от длины рейки или винтовой резьбы.

Лебедки. В ассортименте нашей компании вы найдете лебедки с ручным и электрическим приводом. Ручные лебедки бывают рычажными и с приводом от вращающейся рукоятки. Рычажные лебедки получили наибольшее распространение при выполнении операций, связанных с перемещением грузов в горизонтальной плоскости. Такие лебедки оптимальны, если необходимо натянуть линии электропередачи, смонтировать столбы связи и аналогичные объекты. Их ключевой элемент – это монтажно-тяговый механизм (МТМ). Он протягивает стальной канат через лебедку. Устройство МТМ достаточно простое, и его единственным недостатком является, пожалуй, низкая скорость протягивания каната. Еще один вариант лебедок – это подъемные блоки, в которых канат наматывается на барабан путем вращения рукоятки. Они по принципу действия похожи на рычажные лебедки, однако гораздо удобнее них, поскольку позволяют перемещать грузы более свободно в горизонтальной плоскости. Оба описанных вида имеют широкие сферы использования, они универсальные, могут применяться и для подъема грузов, и для их перемещения. Лебедки отличаются максимальной канатоемкостью – длина намотки троса на барабан может составлять от 10 до 75 метров. Еще одна разновидность лебедок – с электрическим приводом. Электрические лебедки позволяют обрабатывать грузы большей массы с минимальными затратами человеческих ресурсов. В нашей компании вы можете купить механические и ручные подъемные механизмы, которые преимущественно используются в сфере строительства и в промышленности. В ассортименте представлены модели, работающие от сети 220 или 380 Вольт, способные перемещать грузы весом от 200 кг до 15 тонн. Длина намотки каната на барабан у электрической лебедки может доходить до 470 метров.

Компания «КАСКАД» предлагает грузоподъемные устройства в широком диапазоне характеристик. Наши консультанты окажут всю необходимую помощь в подборе оборудования, проконсультируют по способам доставки и проследят о скорейшей отправке вашего заказа.

Grab Quickstart — документация Grab 0.6

Быстрый запуск — документация Grab 0.6 грейфер

Перед работой с Grab убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия. рекомендуемый способ установки Grab — использовать pip:

Вам также следует вручную установить библиотеки lxml и pycurl.

Давайте начнем с нескольких простых примеров.

Оформить заявку

Во-первых, вам нужно импортировать класс Grab:

 >>> из захвата импортный захват
 

Затем вы можете создавать экземпляры Grab и делать простые сетевые запросы:

 >>> из захвата импортный захват
>>> g = Grab ()
>>> resp = g.перейти ( 'http://livejournal.com/')
 

Теперь у нас есть объект Response , который предоставляет интерфейс для содержание ответа, файлы cookie, заголовки и многое другое.

Мы только что сделали запрос GET. Чтобы сделать другие типы запросов, вам необходимо настроить экземпляр Grab с помощью метода setup с аргументом method :

 >>> g.setup (метод = 'положить')
>>> g.setup (метод = 'удалить')
>>> g.setup (метод = 'параметры')
>>> г.Установка (метод = «голова»)
 

Рассмотрим небольшой пример запроса HEAD:

 >>> g = Захватить ()
>>> g.setup (метод = 'голова')
>>> resp = g.go ('http://google.com/robots.txt')
>>> print len ​​(соответственно body)
0
>>> напечатать соотв. заголовки ['Content-Length']
1776
 

Создание запросов POST

Когда вы создаете парсеры сайтов или работаете с сетевыми API, это обычная задача: создавать запросы POST. Вы можете создать запрос POST, используя опцию post :

 >>> g = Захватить ()
>>> г.setup (post = {'username': 'Root', 'password': 'asd7DD & * ssd'})
>>> g.go ('http://example.com/log-in-form')
 

Еще одна распространенная задача — получить веб-форму, заполнить ее и отправить. грейфер обеспечивает простой способ работы с формами:

 >>> g = Захватить ()
>>> g.go ('http: // example / com / log-in')
>>> g.set_input ('имя пользователя', 'Foo')
>>> g.set_input ('пароль', 'Бар')
>>> g.submit ()
 

Когда вы вызываете submit , Grab создаст запрос POST, используя переданные значения через set_input .Если вы не указали значения для некоторых элементов формы тогда Grab будет использовать значения по умолчанию.

Grab также предоставляет интерфейс для загрузки файлов:

 >>> из захвата импорта Grab, UploadFile
>>> g = Grab ()
>>> g.setup (post = {'name': 'Flower', 'file': UploadFile ('/ path / to / image.png')})
>>> g.submit ()
 

Также вы можете загружать файлы через форму API:

 >>> из захвата импорта Grab, UloadFile
>>> g = Grab ()
>>> г.перейти ( 'http://example.com/some-form')
>>> g.set_input ('имя', 'цветок')
>>> g.set_input ('файл', UploadFile ('/ путь / к / image.png'))
>>> g.submit ()
 

Содержание ответа

Рассмотрим простой пример получения страницы:

 >>> g = Захватить ()
>>> resp = g.go ('http://google.com/')
 

Чтобы получить содержимое ответа в формате Unicode:

Обратите внимание, что захват автоматически определит набор символов (набор символов для short) содержимого ответа и преобразовать его в Unicode.Вы можете обнаружить кодировка с:

Если вам нужен исходный текст ответа, используйте:

Оригинальное содержимое полезно, если вам нужно сохранить двоичный файл (например, изображение):

 >>> resp = g.go ('http://example.com/some-log.png')
>>> open ('logo.png', 'w'). write (соответственно body)
 

Кодировки gzip и deflate декодируются автоматически.

Код состояния ответа

ПРОДОЛЖЕНИЕ ПРОДОЛЖЕНИЕ


© Copyright 2015, Григорий Петухов

Создан с помощью Sphinx с использованием темы, предоставленной Read the Docs.

Разработано GrabLab — сервисы парсинга и обработки данных.

Он также выполняет парсинг веб-страниц: www.imscraping.ninja.

,

Настройки захвата — документация Grab 0.6

Настройки Grab — документация Grab 0.6 грейфер

Сетевые опции

url

Тип

строка

По умолчанию

Нет

URL-адрес запрошенной веб-страницы.Вы можете использовать относительные URL-адреса, и в этом случае Grab создаст абсолютный URL-адрес путем соединения относительного URL-адреса с URL-адресом или ранее запрошенным документом. Имейте в виду, что Grab не экранирует автоматически небезопасные символы в URL-адресе. Это особенность дизайна. Вы можете использовать функции urllib.quote и urllib.quote_plus , чтобы сделать ваши URL-адреса безопасными.

Дополнительная информация о действительных URL-адресах содержится в RFC 2396.

таймаут

Тип

внутренний

По умолчанию

15

Максимальное время сетевой операции.Если оно превышено, увеличивается GrabNetworkTimeout.

connect_timeout

Тип

внутренний

По умолчанию

3

Максимальное время подключения к удаленному серверу и получения начального ответ. Если оно превышено, увеличивается GrabNetworkTimeout.

follow_refresh

Тип

булев

По умолчанию

Ложь

Автоматически переходить по URL-адресу, указанному в теге.

follow_location

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Автоматически следить за местоположением в ответе 301/302.

интерфейс

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Сетевой интерфейс, через который должен быть отправлен запрос.

Чтобы указать интерфейс по имени ОС, используйте формат «if! ***», например.грамм. «Если! Eth0». Чтобы указать интерфейс по имени или IP-адресу, используйте формат «host! ***», например «Host! 127.0.0.1» или «host! Localhost».

См. Также руководство по pycurl: http://curl.haxx.se/libcurl/c/curl_easy_setopt.html#CURLOPTINTERFACE

redirect_limit

Тип

внутренний

По умолчанию

10

Установите максимальное количество перенаправлений, которое Grab будет выполнять для одного запроса. Перенаправления следуют за заголовком «Местоположение» в ответах сети 301/302, и также следуйте URL-адресу, указанному в метатегах обновления.

userpwd

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Имя пользователя и пароль для отправки при HTTP-авторизации. Значением этих параметров является строка формата «имя пользователя: пароль».

Параметры HTTP

user_agent

Тип

строка

По умолчанию

см. Ниже

Устанавливает содержимое HTTP-заголовка «User-Agent».По умолчанию Grab выбирает агента пользователя случайным образом. из списка реальных пользовательских агентов, встроенного в сам Grab.

user_agent_file

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Путь к текстовому файлу со строками User-Agent. Если указана эта опция, то Grab случайным образом выбирает одну строку из этого файла.

метод

Тип

строка

По умолчанию

«ПОЛУЧИТЬ»

Возможные значения

«GET», «POST», «PUT», «DELETE»

Используемый метод HTTP-запроса.По умолчанию используется GET. Если указать пост или multipart_post , затем Grab автоматически изменяет метод на POST.

пост

Тип

последовательность пар или словаря или строки

По умолчанию

Нет

Данные для отправки с запросом POST. В зависимости от типа данных соответствующий метод обработки этих данных. Тип по умолчанию для запросов POST — «application / x-www-form-urlencoded».

В случае dict или последовательности пар к каждому значению применяется следующий алгоритм:

  • объекты класса grab.upload.UploadFile преобразуются в структуры pycurl

  • строки Unicode преобразуются в строки байтов

  • Никакие значения не преобразуются в пустые строки

Если значение post — это просто строка, то оно помещается в сетевой запрос без каких-либо изменений.

multipart_post

Тип

последовательность пар или dict

По умолчанию

Нет

Данные для отправки с запросом POST. Эта опция заставляет запрос POST быть в форме «multipart / form-data».

reuse_cookies

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Если этот параметр включен, то все файлы cookie в каждом ответе сети сохраняются. локально и отправлены обратно с дальнейшими запросами на тот же сервер.

куки

Тип

дикт

По умолчанию

Нет

Файлы cookie для отправки на сервер. Если опция reuse_cookies также включена, тогда файлы cookie из опции cookie будут объединены с сохраненными файлами cookie.

Cookiefile

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Перед каждым запросом Grab будет считывать файлы cookie из этого файла и объединять их с сохраненными файлами cookie.После каждого ответа Grab будет сохранять все файлы cookie в этот файл. Данные, хранящиеся в файле, представляют собой словарь, сериализованный как JSON.

референт

Тип

строка

По умолчанию

см. Ниже

Содержимое HTTP-заголовка «Referer». По умолчанию Grab создает этот заголовок с URL-адресом ранее запрошенного документа.

reuse_referer

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Если эта опция включена, Grab использует URL-адрес ранее запрошенного документа для создания содержимое HTTP-заголовка «Referer».

Параметры прокси

прокси

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Адрес прокси-сервера в формате «домен: порт» или «ip: порт».

proxy_userpwd

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Данные безопасности для отправки на прокси-сервер, если он требует аутентификации.Форма данных «логин: пароль»

proxy_type

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Тип прокси-сервера. Доступные значения: «http», «socks4» и «socks5».

proxy_auto_change

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Если Grab должен менять прокси перед каждым сетевым запросом.

Опции обработки ответа

кодировка

Тип

строка

По умолчанию

«gzip»

Список методов, которые удаленный сервер может использовать для сжатия содержимого своего ответа. Значение этого параметра по умолчанию — «gzip». Чтобы отключить все сжатие, передайте в эту опцию пустую строку.

document_charset

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Набор символов содержания документа.По умолчанию Grab автоматически определяет кодировку документа. Если он неправильно определяет кодировку, вы можете указать точную кодировку с помощью этой опции. Кодировка используется для получения Unicode-представления содержимого документа, а также для построения дерева DOM.

кодировка

Тип

строка

По умолчанию

‘utf-8’

Чтобы отправить запрос в сеть, Grab должен преобразовать все данные Unicode в байты.Для кодирования используется кодировка . Например:

преобразование не требуется. Но если

 g.setup (post = 'Превед, медвед!')
 

, то данные Unicode должны быть преобразованы в кодировку charset . По умолчанию это будет utf-8.

никто

Тип

булев

По умолчанию

Ложь

Игнорировать тело ответа сети. Когда эта опция включена, соединение заброшены в тот момент, когда удаленный сервер передает все заголовки ответов и начинает передавать тело ответа.Вы можете использовать эту опцию с любым методом HTTP.

body_maxsize

Тип

внутренний

По умолчанию

Нет

Ограничение на максимальный размер данных, которые должны быть получены от удаленного сервера. Если лимит достигнут, соединение прерывается, и вы можете работать с данными. получил пока.

дерево в нижнем регистре

тип

булев

По умолчанию

Ложь

Преобразуйте содержимое документа в нижний регистр перед передачей его в библиотеку lxml для построения дерева DOM.Эта опция не влияет на содержимое response.body , в котором всегда хранятся исходные данные.

strip_null_bytes

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Управляет удалением нулевых байтов из тела документов HTML перед их повторной передачей в lxml для построения дерева DOM. lxml прекращает обработку HTML-документов в первом месте, где находит нулевой байт. Чтобы избежать таких проблем Grab, по умолчанию удаляет нулевые байты из тела документа.Эта опция не влияет на содержимое response.body , в котором всегда хранятся исходные данные.

body_inmemory

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Управляет способом получения сетевого ответа. По умолчанию Grab загружает данные в память. Чтобы обрабатывать большие файлы, вы можете установить body_inmemory = False , чтобы загрузить ответ сети непосредственно на диск.

body_storage_dir

Тип

булев

По умолчанию

Нет

Если вы используете body_inmemory = False , тогда вам нужно указать каталог, в котором Grab будет сохранять сетевые запросы.

body_storage_filename

Тип

строка

По умолчанию

Нет

Если вы используете body_inmemory = False , вы можете позволить Grab автоматически выбирать имена для файлов, в которые он сохраняет сетевые ответы. По умолчанию Grab случайным образом создает уникальные имена для файлов. С опцией body_storage_filename вы можете выбрать точное имя файла для сохранения ответа. Обратите внимание, что Grab будет сохранять каждый ответ в этот файл, поэтому вам нужно изменить опцию body_storage_filename перед каждым новым запросом или установите для нее значение None, чтобы включить по умолчанию имена файлов, генерируемые случайным образом.

content_type

Тип

строка

По умолчанию

«HTML»

Доступные значения

«HTML» и «XML»

Этот параметр определяет, какой анализатор lxml используется для обработки тела ответа. По умолчанию используется парсер html. Если вы хотите анализировать XML, вам может потребоваться изменить этот параметр на «xml», чтобы принудительно использовать анализатор XML, который не удаляет содержимое узлов CDATA.

fix_special_entities

Тип

булев

По умолчанию

Правда

Исправить & # X; сущности, где X от 128 до 160. Такие сущности анализируются современными браузеры как объекты windows-1251, независимо от реальной кодировки документ. Если эта опция True, то такие сущности будут заменены соответствующими объектами Unicode, например: & # 151; -> & # 8212;

Отладка

verbose_logging

Тип

булев

По умолчанию

Ложь

Эта опция позволяет выводить на консоль всю подробную отладочную информацию о каждом действии pycurl.Иногда это может быть полезно.

debug_post

Тип

булев

По умолчанию

Ложь

Включить ведение журнала содержимого запроса POST.


© Copyright 2015, Григорий Петухов

Создан с помощью Sphinx с использованием темы, предоставленной Read the Docs.

Разработано GrabLab — сервисы парсинга и обработки данных.

Он также выполняет парсинг веб-страниц: www.imscraping.ninja.

,

Добро пожаловать в документацию Grab! — Скачайте документацию 0,6

Добро пожаловать в документацию Grab! — Скачайте документацию 0.6 грейфер

Что такое Grab?

Grab — это фреймворк на Python для создания веб-парсеров.С Grab вы можете построить парсеры различной сложности, от простых 5-строчных скриптов до сложных асинхронные сканеры веб-сайтов обрабатывают миллионы веб-страниц. Grab предоставляет API для выполнения сетевых запросов и обработки полученного контента например взаимодействует с деревом DOM HTML-документа.

В библиотеке Grab есть две основные части:

1) Единый API запроса / ответа, который позволяет создавать сеть запрос, выполните его и работайте с полученным контентом.API — это оболочка библиотек pycurl и lxml.

2) Spider API для создания асинхронных поисковых роботов. Ты пишешь уроки которые определяют обработчики для каждого типа сетевого запроса. Каждый обработчик умеет для создания новых сетевых запросов. Сетевые запросы обрабатываются одновременно с пулом асинхронных веб-сокетов.

Grab :: Spider Руководство пользователя

Grab :: Spider — это фреймворк для создания хорошо структурированного асинхронного веб-сайта. Искатели.

Ссылка API

Используя Справочник по API, вы можете получить обзор модулей, классов и методы существуют, что они делают, что возвращают и какие параметры принимают.


© Copyright 2015, Григорий Петухов

Создан с помощью Sphinx с использованием темы, предоставленной Read the Docs.

Разработано GrabLab — сервисы парсинга и обработки данных.

Он также выполняет парсинг веб-страниц: www.imscraping.ninja.

,

Руководств по программированию на Python


Создание собственного Haar Cascade OpenCV Python Tutorial

Добро пожаловать в учебник по обнаружению объектов с помощью OpenCV и Python. В этом уроке вам будет показано, как создать свои собственные каскады Хаара, чтобы вы могли отслеживать любой объект, который хотите. Из-за характера и сложности этой задачи это руководство будет немного длиннее, чем обычно, но награда будет огромной.

Хотя вы * можете * делать это в Windows, я бы не предлагал этого.Таким образом, в этом руководстве я собираюсь использовать Linux VPS, и я рекомендую вам сделать то же самое. Вы можете попробовать использовать уровень бесплатного пользования от Amazon Web Services, хотя это может быть слишком медленным для вас, и вам, вероятно, понадобится больше оперативной памяти. Вы также можете получить VPS от Digital Ocean всего за 5 долларов в месяц. Я бы порекомендовал как минимум 2 ГБ ОЗУ для того, что мы будем делать. Большинство хостов в настоящее время взимают плату за почасовую оплату, включая Digital Ocean. Таким образом, вы можете купить сервер за 20 долларов в месяц, использовать его в течение дня, взять нужные файлы, а затем завершить работу сервера и заплатить очень небольшую сумму денег.Вам нужна дополнительная помощь в настройке сервера? Если это так, ознакомьтесь с этим конкретным учебником .

Когда ваш сервер будет готов к работе, вы захотите получить актуальную библиотеку OpenCV.

Измените каталог на корень сервера или в другое место, где вы хотите разместить рабочее пространство

кд ~

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

Во-первых, давайте сделаем себе хороший каталог рабочего пространства:

мкдир opencv_workspace

компакт-диск opencv_workspace

Теперь, когда мы здесь, давайте возьмем OpenCV:

sudo apt-get install git

git clone https: // github.com / Itseez / opencv.git

Здесь мы клонировали последнюю версию OpenCV. А теперь давайте возьмем самое необходимое:

Компилятор: sudo apt-get install build-essential

Библиотеки: sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

привязок Python и тому подобное: sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

Наконец, возьмем библиотеку разработки OpenCV:

sudo apt-get install libopencv-dev

Итак, как мы на самом деле продвигаемся в этом процессе? Поэтому, когда вы хотите построить Каскад Хаара, вам нужны «позитивные» изображения и «негативные» изображения.«Позитивные» изображения — это изображения, которые содержат объект, который вы хотите найти. Это могут быть либо изображения, которые в основном содержат объект, либо изображения, которые содержат объект, и вы указываете ROI (область интереса), где находится объект. Используя эти положительные моменты, мы создаем векторный файл, в котором собраны все эти положительные моменты. Что хорошо в позитиве, так это то, что у вас может быть только одно изображение объекта, который вы хотите обнаружить, а затем несколько тысяч негативных изображений.Да, несколько тысяч. Негативные изображения могут быть любыми, за исключением того, что они не могут содержать ваш объект.

Отсюда, с вашим единственным положительным изображением, вы можете использовать команду opencv_createsamples , чтобы на самом деле создать кучу положительных примеров, используя ваши отрицательные изображения. Ваш позитивный образ будет наложен на эти негативы, он будет наклонен и все такое. На самом деле это может работать очень хорошо, особенно если вы действительно просто ищете один конкретный объект.Однако, если вы хотите идентифицировать все отвертки, вам нужно иметь тысячи уникальных изображений отверток, а не использовать opencv_createsamples для создания образцов для вас. Мы сохраним простоту и воспользуемся одним позитивным изображением, а затем создадим несколько образцов с нашими негативами.

Наш позитивный имидж:

Вот еще один сценарий, в котором вам, вероятно, понравится больше, если вы будете использовать собственное изображение. Если что-то пойдет не так, попробуйте мой и посмотрите, где, возможно, вы ошиблись, но я предлагаю вам сделать свой собственный снимок.Держите его маленьким. 50×50 пикселей подталкивает.

Хорошо, получить положительный имидж — не проблема! Есть только одна проблема. Нам нужны тысячи негативных изображений. Возможно, в будущем нам тоже могут понадобиться тысячи положительных изображений. Где в мире мы можем это сделать? Есть довольно полезный сайт, основанный на концепции WordNet, который называется ImageNet . Отсюда вы можете найти изображения чего угодно. В нашем случае нам нужны часы, поэтому ищите часы, и вы найдете множество категорий часов.Давайте начнем с аналоговых часов . Потрясающие! Хотя становится лучше. Взгляните на вкладку загрузок! Есть URL для всех аналоговых часов! . Очень круто. Хорошо, но я сказал, что мы будем использовать только один положительный результат, поэтому мы просто обнаружим одни часы. Если вы хотите обнаружить «все» часы, приготовьтесь получить более 50 000 изображений часов и не менее 25 000 «негативных» изображений. После этого будьте готовы к тому, что сервер будет хорош, если только вы не хотите, чтобы ваше обучение Haar Cascade длилось неделю. Итак, как мы можем получить негатив? Вся суть ImageNet заключается в обучении изображений, поэтому их изображения довольно специфичны.Таким образом, если мы будем искать людей, машины, лодки, самолеты … как бы то ни было, скорее всего, часов не будет. Вы можете увидеть часы на людях или что-то в этом роде, но вы поняли идею. Поскольку вы, скорее всего, найдете часы вокруг людей или на них, я действительно думаю, что вы также можете получить изображения людей. Моя идея заключалась в том, чтобы найти людей, занимающихся спортом, вероятно, они не носят аналоговые часы. Итак, давайте найдем несколько URL-ссылок на массовые изображения. Я обнаружил, что ссылка sports / Athletics содержит 1888 изображений, но вы обнаружите, что многие из них полностью сломаны.Найдем еще одно: человек .

Хорошо, у нас есть все эти изображения, что теперь? Ну, во-первых, мы действительно хотим, чтобы все они были одного размера и намного меньше! Черт возьми, если бы мы знали способ манипулировать изображениями … хм … Ах да, это учебник по OpenCV! Мы, наверное, справимся. Итак, сначала мы собираемся написать быстрый сценарий, который будет посещать эти списки URL-адресов, захватывать ссылки, посещать ссылки, извлекать изображения, изменять их размер, сохранять их и повторять, пока мы не закончим.Когда наши каталоги заполнены изображениями, нам также нужен своего рода файл описания, который описывает изображения. Для положительных результатов этот файл очень сложно создать вручную, поскольку вам необходимо указать точную область интереса для вашего объекта для каждого изображения. Валовой. К счастью, метод create_samples размещает изображение случайным образом и делает все, что нам нужно. Нам просто нужен простой дескриптор для негативов, но это не проблема, мы можем сделать это, пока мы извлекаем изображения и манипулируем ими.

Не стесняйтесь запускать этот код где угодно.Я собираюсь запустить его на своем основном компьютере, так как он должен работать немного быстрее. Вы можете запустить на своем сервере. Если вам нужен модуль cv2, выполните команду sudo apt-get install python-OpenCV . На данный момент я не знаю хорошего способа получить эти привязки для Python 3 в Linux. Скрипт, который я напишу, предназначен для Python 3, так что имейте это в виду. Основное отличие будет заключаться в обработке Urllib.

download-image-by-link.py

 импорт urllib.request
импорт cv2
импортировать numpy как np
импорт ОС

def store_raw_images ():
    neg_images_link = '// изображение-нетто.орг / API / текст / imagenet.synset.geturls? wnid = n00523513'
    neg_image_urls = urllib.request.urlopen (neg_images_link) .read (). decode ()
    pic_num = 1
    
    если не os.path.exists ('neg'):
        os.makedirs ( 'отр')
        
    для i в neg_image_urls.split ('\ n'):
        пытаться:
            печать (я)
            urllib.request.urlretrieve (i, "neg /" + str (pic_num) + ". jpg")
            img = cv2.imread ("neg /" + str (pic_num) + ". jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            # должен быть больше, чем samples / pos pic (чтобы мы могли разместить на нем наше изображение)
            resized_image = cv2.изменить размер (img, (100, 100))
            cv2.imwrite ( "нег /" ул (pic_num +) + "JPG", resized_image)
            pic_num + = 1
            
        кроме исключения как e:
            print (str (e)) 

Достаточно просто, этот сценарий будет посещать ссылки, получать URL-адреса и переходить к ним. Отсюда мы берем изображение, конвертируем в оттенки серого, изменяем его размер, а затем сохраняем. Мы используем простой счетчик для именования изображений. Давай, беги. Как вы, наверное, заметили, много отсутствующих изображений и тому подобное.Это нормально. Более проблематичны некоторые из этих изображений ошибок. В основном все белые с некоторым текстом, говорящим о том, что они больше не доступны, а не об обслуживании и ошибке HTTP. Теперь у нас есть несколько вариантов. Мы можем просто проигнорировать это или исправить. Эй, это изображение без часов, да ладно? Конечно, вы можете согласиться с этим мнением, но если вы используете этот метод вытягивания как положительный, то это определенно проблема. Вы можете удалить их вручную … или мы можем просто использовать наши новые знания в области анализа изображений, чтобы обнаружить эти глупые изображения и удалить их!

Я пошел дальше и создал новый каталог, назвав его «уродливые».»В этом каталоге я щелкнул и перетащил все уродливые версии изображений (только по одной из каждой). Среди негативов я обнаружил только одного серьезного нарушителя, так что у меня только один. Давайте напишем сценарий, чтобы найти все экземпляры этого изображения и удалите его.

 def find_uglies ():
    match = False
    для file_type в ['neg']:
        для img в os.listdir (file_type):
            для уродливого в os.listdir ('уродливые'):
                пытаться:
                    current_image_path = str (тип_файла) + '/' + str (img)
                    некрасиво = cv2.imread ( 'Уроды /' + ул (некрасиво))
                    question = cv2.imread (current_image_path)
                    если ugly.shape == question.shape, а не (np.bitwise_xor (ugly, question) .any ()):
                        print ('Уродливая картинка! Удаляем!')
                        печать (current_image_path)
                        os.remove (current_image_path)
                кроме исключения как e:
                    print (str (e)) 

На данный момент у нас есть только негативы, но я оставил вам место, чтобы вы могли легко добавить туда «pos».Вы можете запустить его для тестирования, но я бы не прочь сначала захватить еще несколько негативов. Давайте еще раз запустим средство удаления изображений, только с url: //image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n07942152. Последнее изображение было # 952, поэтому давайте начнем pic_num с 953 и изменим URL-адрес.

 def store_raw_images ():
    neg_images_link = '//image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n07942152'
    neg_image_urls = urllib.request.urlopen (neg_images_link) .read (). decode ()
    pic_num = 953
    
    если не os.path.exists ( 'нег'):
        os.makedirs ( 'отр')
        
    для i в neg_image_urls.split ('\ n'):
        пытаться:
            печать (я)
            urllib.request.urlretrieve (i, "neg /" + str (pic_num) + ". jpg")
            img = cv2.imread ("neg /" + str (pic_num) + ". jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            # должен быть больше, чем samples / pos pic (чтобы мы могли разместить на нем наше изображение)
            resized_image = cv2.resize (img, (100, 100))
            cv2.imwrite ( "нег /" ул (pic_num +) + "JPG", resized_image)
            pic_num + = 1
            
        кроме исключения как e:
            print (str (e)) 

Сейчас у нас более 2000 картинок, так что готовим.Последний шаг — нам нужно создать файл дескриптора для этих негативных изображений. Опять же, мы воспользуемся кодом!

 def create_pos_n_neg ():
    для file_type в ['neg']:
        
        для img в os.listdir (file_type):

            если file_type == 'pos':
                строка = тип_файла + '/' + img + '1 0 0 50 50 \ n'
                с open ('info.dat', 'a') как f:
                    f.write (линия)
            elif file_type == 'neg':
                строка = тип_файла + '/' + img + '\ n'
                с открытым ('bg.txt ',' a ') как f:
                    f.write (строка) 

Запустите это, и у вас будет файл bg.txt. Теперь я понимаю, что у некоторых из вас может быть не лучшее подключение к Интернету, поэтому я буду хорошим парнем, Грег, и загрузю негативные изображения и файл описания сюда . Однако вам следует выполнить эти шаги. Если вас вообще беспокоит этот урок, вам нужно знать, как это сделать. Итак, мы решили, что будем использовать одно изображение для позитивного изображения переднего плана.Таким образом, нам нужно сделать create_samples. Это означает, что нам нужно переместить наш каталог neg и файл bg.txt на наш сервер. Если вы запускали весь этот код на своем сервере, не беспокойтесь об этом.

Если вы волшебник и поняли, как запускать create_samples и тому подобное в Windows, поздравляем! Вернувшись на сервер, мои файлы теперь выглядят так:

opencv_workspace
--neg
---- negimages.jpg
--opencv
--info
--bg.txt
--watch5050.jpg

У вас, вероятно, нет каталога info, поэтому давайте и mkdir info . Сюда мы запихиваем все положительные образы.

Теперь мы готовы создать несколько положительных образцов на основе изображения watch5050.jpg. Для этого запустите через терминал, находясь в рабочей области:

  opencv_createsamples -img watch5050.jpg -bg bg.txt -info info / info.lst -pngoutput info -maxxangle 0,5 -maxyangle 0,5 -maxzangle 0,5 -num 1950  

Это создает образцы на основе указанного нами img, bg — это справочная информация, информация, куда мы будем помещать информацию.вывод списка (который очень похож на файл bg.txt), то -pngoutput — это то место, где мы хотим разместить вновь сгенерированные изображения. Наконец, у нас есть некоторые необязательные параметры, чтобы сделать наше исходное изображение немного более динамичным, а затем = num для количества образцов, которые мы хотим попытаться создать. Отлично, давайте запустим это. Теперь у вас должно быть ~ 2000 изображений в вашем информационном каталоге и файл с именем info.lst. Этот файл в основном является вашим «позитивным» файлом. Откройте это и посмотрите, как это выглядит:

0001_0014_0045_0028_0028.jpg 1 14 45 28 28

Сначала у вас есть имя файла, затем у вас есть количество ваших объектов на изображении, а затем все их местоположения. У нас есть только один, так что это x, y, ширина и высота прямоугольника для объекта на изображении. Вот одно из изображений:

Трудно увидеть, но если присмотреться, часы на этом изображении. Внизу и слева от самого левого человека на изображении. Таким образом, это «позитивное» изображение, созданное из «негативного» изображения, и это негативное изображение также будет использоваться при обучении.Теперь, когда у нас есть позитивные изображения, нам нужно создать векторный файл, в котором мы собираем все наши позитивные изображения вместе. Фактически мы снова будем использовать для этого opencv_createsamples !

opencv_createsamples -info info / info.lst -num 1950 -w 20 -h 20 -vec positives.vec

Это наш векторный файл. Здесь мы просто сообщаем ему, где находится информационный файл, сколько изображений мы хотим содержать в файле, какие размеры должны быть у изображений в этом векторном файле, и, наконец, где вывести результаты.Вы можете сделать их больше, если хотите, 20 x 20, вероятно, будет достаточно, и чем больше вы увеличите, тем экспоненциально дольше будет работать тренажер. Продолжая, нам просто нужно обучить наш каскад.

Во-первых, мы хотим где-то разместить вывод, поэтому давайте создадим новый каталог данных:

mkdir data , и ваше рабочее пространство должно выглядеть так:

opencv_workspace
--neg
---- negimages.jpg
--opencv
--info
--data
--positives.VEC --bg.txt
--watch5050.jpg

Теперь запустим команду train:

opencv_traincascade -data data -vec positives.vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20

Здесь мы говорим, куда мы хотим передать данные, где находится векторный файл, где находится файл фона, сколько положительных и отрицательных изображений использовать, сколько этапов, а также ширину и высоту. Обратите внимание, что мы используем значительно меньше numPos, чем имеем. Это сделано для того, чтобы освободить место для этапов, которые будут дополнять его.

Есть и другие варианты, но они подойдут. Основными здесь являются числа положительного и отрицательного. Общий консенсус заключается в том, что для большинства практик вам нужно, чтобы соотношение положительных и отрицательных изображений составляло 2: 1. Некоторые ситуации могут отличаться, но это общее правило, которому люди следуют. Когда в Риме. Далее у нас есть этапы. Мы выбрали 10. Вы хотите, чтобы здесь хотя бы 10-20, чем больше, тем дольше это займет, и это снова экспоненциально. Первый этап обычно довольно быстрый, этап 5 намного медленнее, а этап 50 — навсегда! Итак, пока делаем 10 этапов.Самое интересное здесь то, что вы можете тренировать 10 этапов, вернуться позже, изменить число на 20 и продолжить с того места, где вы остановились. Точно так же вы можете просто ввести что-то вроде 100 этапов, лечь спать, проснуться утром, остановить это, посмотреть, как далеко вы продвинулись, затем «потренироваться» с таким количеством этапов, и вам сразу же будет представлен файл каскада. Как вы, вероятно, можете понять из этого последнего предложения, результатом этой команды действительно является великий и святой каскадный файл. Мы надеемся обнаружить мои часы или любой другой предмет, который вы решили использовать.Все, что я знаю, это то, что я еще не закончил этап 1, набрав весь этот абзац. Если вы действительно хотите запустить команду на ночь, но не хотите оставлять терминал открытым, вы можете использовать nohup:

nohup opencv_traincascade -data data -vec positives.vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20 &

Это позволит продолжить выполнение команды даже после закрытия терминала. Вы можете сделать больше, но у вас может закончиться или не закончиться 2 ГБ оперативной памяти.

Для выполнения 10 этапов на моем сервере Digital Ocean объемом 2 ГБ потребовалось чуть меньше 2 часов. Итак, либо у вас есть файл cascade.xml, либо вы остановили выполнение скрипта. Если вы остановили его запуск, у вас должна быть куча файлов stageX.xml в вашем каталоге «data». Откройте его, посмотрите, сколько этапов вы выполнили, а затем снова запустите opencv_traincascade с таким количеством этапов, и вам сразу же будет предоставлен каскад.xml файл. Отсюда я хотел бы просто называть это, что это такое и сколько этапов. Для меня я сделал 10 этапов, поэтому я переименовал его в watchcascade10stage.xml . Это все, что нам нужно, так что теперь вернитесь на свой главный компьютер с новым каскадным файлом, поместите его в рабочий каталог и давайте попробуем!

 импортировать numpy как np
импорт cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_eye.xml')

# это только что созданный каскад.Звоните как хотите
watch_cascade = cv2.CascadeClassifier ('watchcascade10stage.xml')

cap = cv2.VideoCapture (0)

а 1:
    ret, img = cap.read ()
    серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    Faces = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.3, 5)
    
    # Добавь это
    # image, уровни отклонения весов уровней.
    часы = watch_cascade.detectMultiScale (серый, 50, 50)
    
    # Добавь это
    for (x, y, w, h) в часах:
        cv2.rectangle (IMG, (х, у), (х + W, Y + Н), (255,255,0), 2)

    для (x, y, w, h) в гранях:
        CV2.прямоугольник (IMG, (х, у), (х + W, Y + Н), (255,0,0), 2)

        
        roi_gray = серый [y: y + h, x: x + w]
        roi_color = img [y: y + h, x: x + w]
        глаза = eye_cascade.detectMultiScale (roi_gray)
        for (ex, ey, ew, eh) в глазах:
            cv2.rectangle (roi_color, (например, еу), (ех + EW, EY + а), (0,255,0), 2)

    cv2.imshow ( 'IMG', IMG)
    k = cv2.waitKey (30) & 0xff
    если k == 27:
        перерыв

cap.release ()
cv2.destroyAllWindows () 

Мой результат:

Как вы, наверное, заметили, коробки для часов довольно маленькие.Кажется, не все часы. Напомним, наш тренировочный размер был 20х20. Таким образом, мы имеем коробку размером не более 20х20. Вы можете сделать 100×100, но будьте осторожны, тренировка займет очень много времени. Таким образом, вместо того, чтобы рисовать коробку, почему бы просто не написать текст на часах или что-то в этом роде? Сделать это относительно просто. Вместо того, чтобы делать cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (0,0,255), 2) в часах, мы можем сделать

 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText (img, 'Смотреть', (x-w, y-h), font, 0.5, (11,255,255), 2, cv2.LINE_AA) 

Новый результат:

Довольно круто! Так ты, наверное, не делал часы со мной, как у тебя дела? Если у вас возникли проблемы, попробуйте использовать все точно так же, как я. Вместо того, чтобы обнаруживать по каналу камеры, обнаруживайте по изображению, и вот один:

Обнаружение запуска на этом образе должно дать вам:

Не знаю, как вы, но как только я наконец заработал, я был очень взволнован! Больше всего меня впечатляет размер данных, необходимых для отслеживания объектов.Каскады Хаара обычно имеют размер от 100 до 2000 КБ. Каскад Хаара 2000 КБ либо слишком велик, либо должен быть очень точным. Представьте, что в свое время вы, вероятно, встретите ~ 5000 общих объектов. Предположим, что средний каскад Хаара составляет примерно 500 КБ. Это дает нам: 0,5 МБ * 5000 = 2500 МБ или 2,5 ГБ. Это дает вам 2,5 ГБ оперативной памяти, необходимой для распознавания 5000 объектов и, вероятно, большинства объектов, с которыми вы когда-либо столкнетесь за день. Это меня очаровывает. Предположим, у нас есть доступ ко всей сети изображений, и мы можем сразу же извлекать общие изображения для широкого диапазона объектов.Подумайте дальше, чем большинство изображений на изображении в основном на 100% являются объектом «отслеживания», поэтому вы, вероятно, сможете обойтись без положительных моментов, не отмечая местоположение вручную, а просто используя 0,0 и полный размер изображения. Возможности того, что вы можете здесь сделать, огромны … Ну, на этом пока все. Скорее всего, в будущем я буду выполнять распознавание символов с помощью OpenCV. Если у вас есть другие пожелания, напишите мне, предложите в сообществе или разместите видео.

Наслаждайтесь новыми возможностями.Используйте их во благо.

Чтобы узнать больше о сверхспособностях, перейдите на: Домашняя страница

,

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *