Forwarded from Designing Numbers
🔮 Дата-таро? А почему бы и нет
Я долго думала, что может быть подарком невероятно интересной и разносторонней имениннице Юле, которая, что мне крайне важно и ценно, ещё и ценитель моего творчества. И придумала дата-таро, в каждой карте колоды которого закодировано то, как Юлю видит одна из гостей её вечеринки.
Я придумала опросник из 7 пунктов и написала каждой гостье. Они героически рассказали: с какими двумя цветами ассоциируется у них именинница — эти цвета легли в основу оформления каждой карты; описали Юлю одним существительным — это стало названием карты; с какой эмоцией ассоциируется у них Юля — ответ превратился в геометрическую композицию. На каждой карте я визуализировала и самих гостей: форма фигуры в центре — то как каждая из них познакомилась с именинницей, а число повторений — число лет, что они знакомы.
Ещё я попросила описать любимую черту Юли и написать ей пожелание — эти два ответа я превратила в значение карт (они все, как вы догадываетесь, только положительные, а какие ещё нужны?). Их я сверстала уже отдельно, как подсказку. Теперь, я надеюсь, Юля в любой день сможет достать карту и узнать, что грядущий день будет отличным.
Я долго думала, что может быть подарком невероятно интересной и разносторонней имениннице Юле, которая, что мне крайне важно и ценно, ещё и ценитель моего творчества. И придумала дата-таро, в каждой карте колоды которого закодировано то, как Юлю видит одна из гостей её вечеринки.
Я придумала опросник из 7 пунктов и написала каждой гостье. Они героически рассказали: с какими двумя цветами ассоциируется у них именинница — эти цвета легли в основу оформления каждой карты; описали Юлю одним существительным — это стало названием карты; с какой эмоцией ассоциируется у них Юля — ответ превратился в геометрическую композицию. На каждой карте я визуализировала и самих гостей: форма фигуры в центре — то как каждая из них познакомилась с именинницей, а число повторений — число лет, что они знакомы.
Ещё я попросила описать любимую черту Юли и написать ей пожелание — эти два ответа я превратила в значение карт (они все, как вы догадываетесь, только положительные, а какие ещё нужны?). Их я сверстала уже отдельно, как подсказку. Теперь, я надеюсь, Юля в любой день сможет достать карту и узнать, что грядущий день будет отличным.
Forwarded from настенька и графики
Визуализация космической программы Аполлон и миссий на Луну от компании Set Reset ✨
Прям очень зашли их работы, все такой круглое, тоненькое и красивое. Вешать на стенку и любоваться!
Прям очень зашли их работы, все такой круглое, тоненькое и красивое. Вешать на стенку и любоваться!
Forwarded from Психоделия по-советски
Обложки физико-математического журнала «Квант». 1970-е
Flowers to the Moon
проект про путешествия на луну от Alina Djous Golovina!
Это проект с ИИБ, но раньше его не замечала)
https://www.behance.net/gallery/177992849/Flowers-to-the-Moon
За добычу спасибо @NSIlina 🥰
проект про путешествия на луну от Alina Djous Golovina!
Это проект с ИИБ, но раньше его не замечала)
https://www.behance.net/gallery/177992849/Flowers-to-the-Moon
За добычу спасибо @NSIlina 🥰
Forwarded from Designing Numbers
Совместно с каналом «Вино по правилам и без» и его прекрасной ведущей Юлей мы придумали сделать винный data-art проект, который расскажет о пристрастиях и предпочтениях подписчиков.
Но я подумала, что и среди моих читателей наверняка найдутся ценители. Поэтому приглашаю вас пройти наш маленький опрос про вино по ссылке. Как вы наверно догадались, на основе ответов я нарисую красивую штуку. А что с ней случится потом, расскажу чуть позднее 🍷
Картинка для привлечения внимания. Инсталляция тире физикализация, демонстрирующая, как добавление дубовой стружки меняет цвет вина, с выставки «Как вино стало современным» в Музее современного искусства Сан-Франциско
Но я подумала, что и среди моих читателей наверняка найдутся ценители. Поэтому приглашаю вас пройти наш маленький опрос про вино по ссылке. Как вы наверно догадались, на основе ответов я нарисую красивую штуку. А что с ней случится потом, расскажу чуть позднее 🍷
Картинка для привлечения внимания. Инсталляция тире физикализация, демонстрирующая, как добавление дубовой стружки меняет цвет вина, с выставки «Как вино стало современным» в Музее современного искусства Сан-Франциско
Forwarded from Liza Goryaynova
Screen Recording 2024-11-06 at 7.29.17 PM.mov
17.2 MB
🎨 Задумывались, как интегрировать цвета из изображений в ваши дашборды Tableau?
Возможно, вы:
- Хотите узнать, какие палитры использовали знаменитые художники?
- Желаете проанализировать цветовые тренды в собственных фотографиях?
- Или исследовать, как цветовые схемы меняются у разных брендов и стилей?
Недавно я провела такой анализ для своего дашборда по Ван Гогу, проследив изменения цветовой палитры в его портретах. Вот как вы тоже можете это сделать с помощью Python!
🛠️ Что вам понадобится:
OpenCV – для обработки изображений.
KMeans (из библиотеки scikit-learn) – для кластеризации похожих цветов.
Pandas – для работы с данными и экспорта результатов.
📋 Пошаговое руководство:
1. Чтение и преобразование: Используйте cv2.imread() из OpenCV, чтобы загрузить изображение, затем преобразуйте его в список пикселей для дальнейшей обработки.
2. Кластеризация цветов: С помощью KMeans выделите доминирующие цвета на изображении. Каждый кластер представляет собой уникальный цвет.
3. Расчёт пропорций: Определите долю каждого цвета, чтобы понять его значимость в изображении.
4. Экспорт: С помощью Pandas сохраните результаты в CSV-файл, который легко загрузить в Tableau.
💥 Хорошая новость: вам не нужно быть экспертом в Python! Я подготовила скрипт, который упростит процесс.
https://github.com/emgoryaynova/Python/blob/main/Image_Color_Analysis_Template.ipynb
Всё, что нужно сделать:
1. Скачайте изображения, которые хотите проанализировать, в папку.
2. Укажите путь к папке в скрипте.
3. Запустите его и скачайте итоговый CSV-файл с выделенными цветами.
Какие идеи у вас есть для использования цвета в дашбордах Tableau?
Возможно, вы:
- Хотите узнать, какие палитры использовали знаменитые художники?
- Желаете проанализировать цветовые тренды в собственных фотографиях?
- Или исследовать, как цветовые схемы меняются у разных брендов и стилей?
Недавно я провела такой анализ для своего дашборда по Ван Гогу, проследив изменения цветовой палитры в его портретах. Вот как вы тоже можете это сделать с помощью Python!
🛠️ Что вам понадобится:
OpenCV – для обработки изображений.
KMeans (из библиотеки scikit-learn) – для кластеризации похожих цветов.
Pandas – для работы с данными и экспорта результатов.
📋 Пошаговое руководство:
1. Чтение и преобразование: Используйте cv2.imread() из OpenCV, чтобы загрузить изображение, затем преобразуйте его в список пикселей для дальнейшей обработки.
2. Кластеризация цветов: С помощью KMeans выделите доминирующие цвета на изображении. Каждый кластер представляет собой уникальный цвет.
3. Расчёт пропорций: Определите долю каждого цвета, чтобы понять его значимость в изображении.
4. Экспорт: С помощью Pandas сохраните результаты в CSV-файл, который легко загрузить в Tableau.
💥 Хорошая новость: вам не нужно быть экспертом в Python! Я подготовила скрипт, который упростит процесс.
https://github.com/emgoryaynova/Python/blob/main/Image_Color_Analysis_Template.ipynb
Всё, что нужно сделать:
1. Скачайте изображения, которые хотите проанализировать, в папку.
2. Укажите путь к папке в скрипте.
3. Запустите его и скачайте итоговый CSV-файл с выделенными цветами.
Какие идеи у вас есть для использования цвета в дашбордах Tableau?