Короб для вытяжки фото: 100 фото идей создания декоративных кожухов своими руками

100 фото идей создания декоративных кожухов своими руками

На кухне готовится еда для поддержания здоровья и бодрости членов семьи. Но во время ее приготовления выделяется много веществ, попадающих в воздух и создающих неприятный запах мешающий приему пищи. Чтобы избавится от остатков сгоревшего жира, канцерогенов используется вытяжка. В ее состав входит один из вариантов короба — он, может быть, различных видов на основе множества материалов.

Далее разберемся какой короб лучше выбрать для различных кухонных комнат, чтобы вы могли максимально качественно очищать помещение и образовывать, подходящий микроклимат, способствующий приятному приему пищи.

Виды вытяжек

Выделяется три основные версии вытяжки. Рассмотрим их по отдельности:

Подвесная версия вытяжки отличается наличием фильтра для очистки воздуха. Он размещается над плитой. Для нее не нужен воздуховод либо вывод в систему вентиляции. Придется лишь иногда менять фильтр. А в варианте с металлическим фильтром придется промыть его после засорения, а менять не нужно.

Купольная версия по строению похожа на камин, и обычно обладает собственным воздуховодом и системой вывода в канал вентиляции.

Но бывает двух видов:

• Проточный вид с непосредственным выводом в систему вентиляции. Его считают самым популярным из этого семейства.
• Версия на основе системы рекуперации с применением фильтра. Используются одноразовые версии и многоразовые для длительного применения. В дополнение имеет угольные фильтры — очищают воздух примерно на 70 %. Требуют замену после полного загрязнения.

Встраиваемая версия отличается сокрытием основных элементов. Можно видеть лишь фасадную часть. Обычно создается в одном стиле с остальной кухонной мебелью. Часто входит в кухонные комплекты. Очень популярна, поскольку отличается компактностью и простотой, огромным выбором видов.

Как выглядит короб, где находится и зачем нужен?

Короб — фактически покрытие для воздуховода и некоторой части вытяжки необходимое для сокрытия ее основных элементов. Он бывает различной формы на основе множества материалов. Помогает создать для союза вытяжки и воздуховода завершенный внешний вид отлично сочетающийся с дизайном кухни.

Ознакомьтесь с фото короба для вытяжки, чтобы осознать о чем идет речь. Его назначение кроется в создании декорации для улучшения внешнего вида конструкции, помогающей очищать воздух на кухне.

Из каких материалов создается короб?

Производители научились изготавливать этот декоративный элемент на основе различных материалов и размеров. Все зависит от стиля кухни и функциональной необходимости. Можно сделать индивидуальный заказ, указав размеры короба для вытяжки, его дизайн, цвет, назначение, стиль, и вы получите идеальный вариант, но за не малую сумму.

Но не стоит забывать, что он должен качественно понижать шум от электродвигателя установленного в вытяжке. Обладать стойкостью к влаге, воздействию различных химических элементов, изменению температуры.

Рассмотрим основные материалы для изготовления короба под вытяжку и системы вентиляции.

Пластиковый короб на основе поливинилхлорида бывает прямоугольной либо круглой формы. Он обладает положительными сторонами:

• Его быстро и очень легко монтировать;
• Отличается качественной звукоизоляцией, прочностью, длительностью эксплуатации, защищен от коррозии;
• Отлично режется, что помогает правильно соединять с основными конструкциями;
• Обладает не большим весом, и не создает давление на канал воздуховода и вытяжку.

К сожалению недостатки тоже есть. Они выражаются в таких проблемах:

• Белый пластик постепенно становится желтым, серым и заметно матовым;
• Появляются различные вмятины из-за тяжести различных предметов либо в результате другого воздействия;
• Постепенно поверхность становится пористой и там собирается грязь, пыль — от нее сложно избавится;
• Сборка проводится на основе правильной последовательности.

Металлический короб отличается повышенной надежностью, поскольку очень часто для его изготовления используется нержавейка. А обычный металл покрывают краской порошкового вида.

Рассмотрим положительные стороны короба из нержавейки:

• Его легко мыть, поскольку он не впитывает никакие виды грязи либо пыли;
• Отличается прочностью и долговечностью;
• Обладает стильным вариантом дизайна, подходящим для всех кухонь;
• На поверхности не появляются царапины либо коррозия.

Но есть множество недостатков. Рассмотрим проблемные места короба из нержавейки:

• Отличается высокой ценой;
• Не предлагает большой выбор цветов для окрашивания поверхности;
• Его сложно собирать, поскольку необходимо придерживаться точности размеров;
• Конструкция обладает повышенной массой и ее необходимо качественно закреплять;
• Не предлагает изоляцию от шумов;
• На поверхности легко остаются отпечатки от пальцев — от них сложно избавится;
• Для сборки, может, потребоваться сварка либо резьба с помощью болгарки. Впрочем, с этой проблемой иногда можно справится с помощью клея для металлических поверхностей.

Декоративный короб на основе древесины отлично сочетается с различными гарнитурами, созданными из этого же материала. Он сможет дополнить дизайн, поскольку обладает такими же свойствами, и предложит функциональную часть использования.

Дерево относится к экологически чистым материалам и это основное преимущество такого короба. Отрицательной стороной можно считать лишь его большой вес, что потребует качественного закрепления.

Как изготовить собственными усилиями

Этот вариант подходит, если хочется сэкономить деньги либо появилась мысль по вписыванию изделия в дизайн кухни. Но, чтобы сделать монтаж короба вытяжки своими руками его необходимо изготовить.

Для начала необходимо учитывать, что он должен сочетаться с дизайном, а лучше быть его частью, обладать устойчивостью к воздействию моющих либо чистящих средств. Рассмотрим этапы его создания:

• Подготовьте эскиз на основе натуральной величины, чтобы с его помощью вырезать необходимые заготовки;
• Для этого рекомендуем пользоваться электрическим лобзиком, поскольку он позволяет создавать гладкие и ровные края заготовки;
• На нижней части необходимо создать отверстие для подсоединения гофры под систему вентиляции;
• Соедините заготовки саморезами и металлическими уголками;
• Используйте два уголка с толщиной не меньше 2 мм для создания одного соединения заготовок.

Теперь вы получили различную информацию для приобретения качественного короба под систему вытяжки либо изготовления собственными усилиями. Помните, что для различных вытяжек потребуется особый вариант короба.

Фото короба для вытяжки

Также рекомендуем посетить:

• Как сделать вентиляцию своими руками
• Осушитель воздуха
• Напольный кондиционер
• Сплит система
• Вытяжка 60 см
• Вентиляция в гараже
• Бесшумные вытяжки
• Как почистить вытяжку
• Вентиляция в частном доме
• Вытяжка в погребе
• Вентилятор для ванной
• Вентиляция в бане
• Норма влажности воздуха
• Приточный клапан на окно
• Обратный клапан на вентиляцию
• Вытяжка в вентиляцию
• Труба для вытяжки
• Приточный клапан в стену
• Приточная вентиляция
• Вентилятор для вытяжки
• Вытяжка для ванной
• Рекуператор для дома
• Фильтр для вытяжки
• Пластиковые воздуховоды
• Установка вытяжки
• Воздушное отопление дома
• Черная вытяжка
• Почему потеют окна
• Увлажнитель воздуха
• Встраиваемая вытяжка
• Как выбрать кондиционер
• Вытяжка для кухни

Вентиляционный короб для вытяжки на кухне (63 фото)

1

Короб для вытяжки

2

Короб для вытяжки на кухне

3

Короб для вытяжки бежевый на кухне

4

Обрамление вытяжки на кухне

5

Кухня с коробом для вентиляции

6

Спрятать вентиляционную трубу на кухне

7

Кухонная вытяжка из гипсокартона

8

Короб для вытяжки для кухни с отводом в вентиляцию

9

Плоская вентиляция для кухни

10

Вытяжка черная с широкой трубой от 280мм

11

Вент короб для вытяжки

12

Короб для вытяжки на кухне пластиковый

13

Вент короб пластиковый 60х200

14

Труба для вытяжки Marley

15

Дизайнерский открытый воздуховод в кухне

16

Воздуховод для вытяжки

17

Короб для вытяжной трубы на кухне

18

Kuppersberg f612b монтаж вытяжки и воздуховода

19

Короб воздухоотвода вытяжка MBS

20

Гипсокартонный короб для вытяжки

21

Вытяжной короб над островом

22

Маленькие кухни с коробом

23

Икея короб вентиляционный вытяжной вытяжки

24

Пластиковый короб вентиляции над кухней

25

Вытяжка в стиле лофт

26

Соединение вытяжки с вентиляционным каналом с обратным клапаном

27

Вентиляционное отверстие для вытяжки на кухне

28

Maunfeld aire 60 White

29

Кухня с коробом для вентиляции

30

Декорирование вентиляционного короба на кухне

31

Гипсокартонный короб для кухонной вытяжки

32

Короб под вытяжку на кухне

33

Вытяжной короб для вытяжки ikea 602. 446.27 HD vm10 60wf Hood ik

34

Короб для вытяжки для кухни с отводом в вентиляцию

35

Короб ГКЛ под вентиляционный трубу 1300 см

36

Гипсокартонный короб для вытяжки

37

Вытяжка на кухне без фартука

38

Короб вентиляционный пластиковый над навесными шкафами

39

Вытяжка с трубой с изгибом

40

Вытяжка с отводом в вентиляцию

41

Вентиляционный короб в интерьере

42

Монтаж вентиляционного короба

43

Гофры для вытяжки на кухне

44

Вентиляторы для вытяжки в квартире в кухне

45

Короб для вытяжной трубы на кухне

46

Труба от вытяжки на кухне

47

Короб для вытяжки на кухне

48

Короб для вытяжки на кухне

49

Декор воздуховода на кухне

50

Пластиковый короб для вытяжки

51

Кухонный гарнитур с вентиляционным коробом

52

Потолочный вентиляционный короб

53

Шкаф над вытяжкой

54

Самодельная вытяжка для кухни

55

Вентиляционный короб для вытяжки

56

Короб под вытяжку

57

. Отвод для трубы 110 выхлоп от газовой колонки

58

Вытяжка скрыта в пластиковый короб

59

Труба для встраиваемой вытяжки на кухне

60

Угловой короб для вытяжки

61

Для кухонной вытяжки воздухоотвод

62

Кухня с вентиляционным коробом

63

Отводы для кухонных вытяжек

python — Извлечь объект из изображения коробки с объектом

У меня есть коробка, прозрачная спереди, и я размещаю камеру на передней прозрачной панели, чтобы захватить изображение внутренней части, большую часть времени коробка пуста , но предположим, что кто-то помещает объект в эту коробку, тогда мне нужно просто извлечь этот объект из захваченного изображения.

(Моя настоящая цель — распознать объект, помещенный в коробку, но первый шаг — извлечь объект, а затем извлечь признаки для создания обучающей модели, и сейчас я сосредоточен только на извлечении объекта из изображения)

Я новичок в OpenCV и использую его с Python, и я нашел несколько функций OpenCV, которые могут мне помочь.

• GrabCut, у меня это отлично работает, я могу просто извлечь объект, при условии, что я отмечаю прямоугольник над объектом, но как объект может находиться где угодно внутри коробки, поэтому невозможно нарисовать точный размер прямоугольника объекта, и если есть способ, пожалуйста, предложите мне.
• Разница в изображении, так как у меня есть пустое изображение ящика полости и когда объект присутствует, я могу использовать функцию cv2.absdiff для вычисления разница между изображением, но это не работает должным образом в большинстве случаев, так как он использует попиксельные расчеты разницы, и из-за этого результаты странные, а также изменение условий освещения делает это трудным.
• Вычитание фона, я прочитал несколько сообщений об этом, и похоже, что это то, что мне нужно, но пример, который я получил, предназначен для видео, а я не понять, как заставить его работать только с двумя изображениями, одним пустым полем и другим с объектом.

Код для вычитания фона выглядит следующим образом, даже если он не работает должным образом на коротких расстояниях

 cap = cv2. VideoCapture(0)
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
fgbg2 = cv2.createBackgroundSubtractorKNN()
пока верно:
    рет, кадр = колпачок.read()
    cv2.namedWindow('Настоящее', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('MOG2', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('KNN', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('MOG2_ERODE', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.namedWindow('KNN_ERODE', cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow('Реальный', кадр)
    fgmask = fgbg.apply(кадр)
    fgmask2 = fgbg2.apply(кадр)
    ядро ​​= np.ones ((3,3), np.uint8)
    fgmask_erode = cv2.erode (fgmask, ядро, итерации = 1)
    fgmask2_erode = cv2.erode (fgmask2, ядро, итерации = 1)
    cv2.imshow('MOG2',fgmask)
    cv2.imshow('KNN',fgmask2)
    cv2.imshow('MOG2_ERODE',fgmask_erode)
    cv2.imshow('KNN_ERODE',fgmask2_erode)
    k = cv2.waitKey(30) и 0xff
    если к == 27:
        перерыв
крышка.релиз()
cv2.destroyAllWindows()
 

Может ли кто-нибудь помочь в этой теме, а также как изменить приведенный выше код, чтобы использовать только два изображения, когда я пытался, я получаю пустые изображения. Заранее спасибо

Примеры изображений с камеры: (Я использую 8-мегапиксельную камеру, поэтому размер изображения большой, я уменьшил размер, а затем загрузил его сюда) 6

Вы упомянули вычитание, и я считаю, что в данном случае это лучший подход. Я реализовал очень простой алгоритм, который заботится о случаях, которые вы нам предоставили. Я объяснил код с комментариями. На изображениях я представляю самые важные шаги, с которыми у вас возникли проблемы — подсказка алгоритма.

Разница между изображениями:

Обратный порог разности:

Оба вышеуказанных вместе взятых:

Результат №1:

Результат №2:

Код с объяснением:

 импорт cv2
импортировать numpy как np
# загружаем изображения
пустой = cv2.imread("пустой.jpg")
полный = cv2.imread("full_2.jpg")
# сохранить цветную копию для визуализации
full_c = полная.копия()
# преобразовать в оттенки серого
empty_g = cv2.cvtColor (пусто, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
full_g = cv2. cvtColor (полный, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# размытие для учета небольшого движения камеры
# вы могли бы попробовать, возможно, будут разные значения
# более надежен для более широких случаев
empty_g = cv2.GaussianBlur(empty_g, (41, 41), 0)
full_g = cv2.GaussianBlur(full_g, (41, 41), 0)
# получить разницу между полным и пустым ящиком
разница = полная_г - пустая_г
cv2.imwrite("diff.jpg", diff)
# обратное пороговое значение для изменения каждого пикселя выше 190
# в черный (то есть без мешка)
_, diff_th = cv2.threshold(diff, 190, 255, 1)
cv2.imwrite("diff_th.jpg", diff_th)
# объединяем разностное изображение и обратный порог
# отдаст нам только сумку
сумка = cv2.bitwise_and (diff, diff_th, None)
cv2.imwrite("just_the_bag.jpg", сумка)
# порог для получения маски вместо серых пикселей
_, мешок = cv2.threshold(мешок, 100, 255, 0)
# расширить, чтобы учесть размытие в начале
ядро ​​= np.ones ((15, 15), np.uint8)
мешок = cv2.dilate (мешок, ядро, итерации = 1)
# найти контуры, отсортировать и нарисовать самый большой
_, контуры, _ = cv2. findContours(мешок, cv2.RETR_TREE,
                                  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
контуры = отсортированы (контуры, ключ = cv2.contourArea, реверс = True) [: 3]
cv2.drawContours (full_c, [контуры [0]], -1, (0, 255, 0), 3)
# показать и сохранить результат
cv2.imshow ("сумка", full_c)
cv2.imwrite("result2.jpg", full_c)
cv2.waitKey(0)
 

Теперь, конечно, алгоритм можно улучшить, и его придется адаптировать к любым условиям, с которыми вам придется иметь дело. Например, вы упомянули разницу в освещении — вам придется справиться с этим, чтобы убедиться, что фон для вычитаемых изображений одинаков. Для этого вам, вероятно, придется взглянуть на некоторые алгоритмы повышения контрастности, возможно, на регистрацию, если камера движется — это может быть совершенно отдельной проблемой.

Я бы также рассмотрел GrabCut, упомянутый JeruLuke, с ограничивающим прямоугольником контура, найденным моим подходом. Чтобы убедиться, что объект содержится внутри него, просто разверните прямоугольник.

1

У меня есть готовое решение. Вам придется доработать его в соответствии с вашими потребностями, если вы хотите пойти дальше.

Сначала я выполнил определение края , используя cv2.Canny() на размытой версии полутонового изображения:

 grey = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) серый---
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #---размыло изображение---
края = cv2.Canny(размытие, нижний, верхний) #---как найти идеальные края см. ссылку ниже---
 

Я расширил края, чтобы сделать их более заметными:

 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
расширенный = cv2.morphologyEx (ребра, cv2.MORPH_DILATE, ядро)
 

Затем я обнаружил контуры на изображении с обнаруженным краем.

 _, контуры, иерархия = cv2.findContours (король, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 

Примечание Я использовал cv2. RETR_EXTERNAL , чтобы получить только внешние контуры

Затем я нашел контур, имеющий наибольшую площадь, и поместил вокруг него ограничивающую рамку.

Теперь я использовал алгоритм GrabCut для сегментации коробки для завтрака. Для этого я получил всю необходимую помощь по ЭТОЙ ССЫЛКЕ ЗДЕСЬ. вы можете видеть, что это не идеально, но это лучшее, что я мог сделать.

Надеюсь, это поможет. Напишите, если вы получите лучшее решение !!! 😀

5

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

python — извлечение прямоугольных текстовых полей из изображения

У меня есть изображение формы заявки, в котором я хочу извлечь только текстовые поля имени, даты рождения, подписи и отметки, которые окружены текстовыми полями, но я получаю результат вместе с другими неожиданные результаты.

Входное изображение:

Ожидаемый результат:

Мой результат:

я пробовал код ниже

 asn import nump
из изображения импорта PIL
импортировать тензорный поток как tf
импорт ОС
импортировать питессеракт
импорт системы
импортировать повторно
#from pdf2image import convert_from_path #нужен дистрибутив пропеллера windows
импорт cv2
#from pdf2image.exceptions import PDFInfoNotInstalledError,PDFPageCountError,PDFSyntaxError
pdftoppm_path = r"C:\Program Files (x86)\Poppler\poppler-0.68.0\bin\pdftoppm.exe"
#путь к установке tesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'
def sort_contours (cnts, method = "слева направо"):
 # инициализируем обратный флаг и индекс сортировки
 реверс = Ложь
 я = 0
 # обрабатываем, если нам нужно отсортировать в обратном порядке
 если метод == "справа налево" или метод == "снизу вверх":
 реверс = правда
 # обрабатывать, если мы сортируем по координате y, а не
 # x-координата ограничивающей рамки
 если метод == "сверху вниз" или метод == "снизу вверх":
 я = 1
 # составить список ограничивающих рамок и отсортировать их сверху вниз
 # нижний
 boundingBoxes = [cv2. boundingRect(c) для c в cnts]
 (cnts, boundingBoxes) = zip (* sorted (zip (cnts, boundingBoxes),
 ключ=лямбда b: b[1][i], реверс=реверс))
 # вернуть список отсортированных контуров и ограничивающих рамок
 возврат (cnts,boundingBoxes)
def box_extraction (img_for_box_extraction_path, cropped_dir_path):
 img1 = cv2.imread(img_for_box_extraction_path, 0) # Читаем изображение
 img = cv2.resize (img1, (800, 800))
 (thresh, img_bin) = cv2.threshold(img, 120, 255,
 cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # Пороговое значение изображения
 img_bin = 255-img_bin # инвертировать изображение
 ##cv2.imshow("Image_bin.jpg", img_bin)
 # Определение длины ядра
 kernel_length = np.array(img).shape[1]//150
 # Вертикальное ядро ​​(1 X kernel_length), которое обнаружит все строки вершин изображения.
 verticle_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, длина_ядра))
 # Горизонтальное ядро ​​(kernel_length X 1), которое поможет обнаружить все горизонтальные линии на изображении. hori_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_length, 1))
 # Ядро из (3 X 3) единиц.
 ядро ​​= cv2.getStructuringElement (cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
 # Морфологическая операция для обнаружения вертикальных линий на изображении
 img_temp1 = cv2.erode (img_bin, verticle_kernel, итерации = 3)
 verticle_lines_img = cv2.dilate (img_temp1, verticle_kernel, итерации = 3)
 #cv2.imwrite("verticle_lines.jpg", verticle_lines_img)
 # Морфологическая операция для обнаружения горизонтальных линий на изображении
 img_temp2 = cv2.erode (img_bin, hori_kernel, количество итераций = 3)
 horizontal_lines_img = cv2.dilate (img_temp2, hori_kernel, количество итераций = 3)
 #cv2.imwrite("horizontal_lines.jpg",horizontal_lines_img)
 # Параметры взвешивания, a=0,4 и b=0,8. это определит количество изображения, которое будет добавлено для создания нового изображения.
 альфа = 0,8
 бета = 5,0 - альфа
 # Эта функция помогает добавить два изображения с определенным параметром веса, чтобы получить третье изображение как сумму двух изображений. img_final_bin = cv2.addWeighted (verticle_lines_img, альфа, horizontal_lines_img, бета, 0,0)
 img_final_bin = cv2.erode(~img_final_bin, ядро, итерации=2)
 (thresh, img_final_bin) = cv2.threshold(img_final_bin, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
 # Для отладки
 # Включите эту строку, чтобы увидеть вертикальные и горизонтальные линии на изображении, которое используется для поиска блоков.
 ##cv2.imshow("img_final_bin.jpg", img_final_bin)
 # Найдите контуры изображения, которые обнаружат все прямоугольники
 контуры, иерархия = cv2.findContours(
 img_final_bin, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 # Отсортировать все контуры сверху вниз.
 (контуры, ограничивающие поля) = sort_contours(контуры)#, метод="сверху вниз")
 идентификатор = 0
 для c в контурах:
 # Возвращает местоположение и ширину, высоту для каждого контура
 х, у, ш, ч = cv2.boundingRect (с)
 # печать (х, у, ш, ч)
 # Если высота блока меньше 80, а ширина <400, то сохраните его только как блок в папке "cropped/".
Короб для вытяжки фото: 100 фото идей создания декоративных кожухов своими руками