6Окт

Пороги у машины фото: пороги на авто фото

Содержание

Ремонт порогов автомобиля своими руками: фото, видео

Пороги на современном автомобиле являются одним из элементов конструкции кузова машины. Исходя из расположения в этой конструкции, они наиболее подвержены воздействию воды, растворов, которыми обрабатывают дорогу и получают вмятины от камней из-под колес автомобиля. Опыт эксплуатации транспортных средств показывает, что их можно восстанавливать. В том числе, возможен ремонт порогов на автомобилях своими руками.

Конструкция, назначение и виды порогов

Автомобильные пороги бывают нескольких видов, которые различаются способом крепления к кузову и предназначением:

  • несъемные — прикрепляются к кузову с помощью сварки и являются частью кузовной конструкции, придавая ему дополнительную жесткость;
  • съемные — крепятся к нижней части кузова саморезами или специальными болтами и различаются как защитные и ступенька;
  • на рамных внедорожниках используются силовые пороги, которые крепятся непосредственно к раме с помощью сварки или мощными болтами с гайками. Такие силовые конструкции по сечению гораздо больше, чем пороги на машинах с несущим кузовом.

Ремонт съемных порогов

Подобная часть конструкции кузова, выполненная в заводских условиях, как правило, находится в салоне автомобиля и называется верхняя часть порога. Она подвергается загрязнению при посадке и высадке людей в машину и механическому повреждению в результате моментов кручения, воздействующих на кузов в целом. Съемной может быть и нижняя часть порога снаружи автомобиля.

Защитные съемные детали применяются автолюбителями и для установки с внешней стороны кузова с целью уберечь основную жесткую конструкцию от вмятин, грязи и химических реагентов.

Работы по ремонту пороговых конструкций, которые достаточно легко снимаются, вполне возможно сделать своими руками. Такие работы выполняются без применения сварки, простой рихтовкой или вытяжкой. Если они сделаны аккуратно, то покраски детали не требуется. Хотя это и съемная деталь, по сути такая работа — это кузовной ремонт.

Для такого вида ремонта своими руками необходимы:

  • верстак;
  • наковаленки;
  • киянка и другие инструменты для рихтовки.
Набор молотков и наковальней для рихтовки

Вмятины надо выводить осторожно, не применяя больших усилий, чтобы не повредить структуру металла и лакокрасочного покрытия. Если металл порога подвергся коррозии, то надо оценить степень повреждения. При незначительных разрушениях можно вырезать поврежденную часть и приварить заплатку. Если же коррозия повредила большую часть, то лучше его заменить на новую запчасть.

Ремонт несъемных порогов

Характерными повреждениями для этой несъемной кузовной детали являются вмятины и коррозия из-за длительной эксплуатации в неблагоприятных условиях.

Коррозия образуется от прямого постоянного воздействия воды, грязи и различных солевых и химических растворов, которыми обрабатывают дороги. Из-за некачественной покраски кузова такое может произойти за относительно небольшой пробег машины. Особенно это характерно для машин отечественного автопрома.


Вмятины можно получить не только от камней, но и сделать своими руками. Достаточно неправильно установить домкрат при замене колеса.

Прежде чем приступить к такой работе, как кузовной ремонт отдельных деталей своими руками, надо оценить степень повреждения. От этого зависит набор необходимых инструментов и материалов.

Автолюбитель своими руками может сделать кузовной ремонт при небольшой и средней тяжести повреждений. Когда планируется ремонт порогов, могут понадобиться:

  • верстак;
  • споттер или сварочный аппарат;
  • ручная вытяжка, которая создает плавные и щадящие усилия, в отличие от молотка;
  • рихтовочные молотки и поддержки;
  • наковаленки;
  • болгарка;
  • слесарные инструменты.
  1. Для удаления вмятин или других незначительных перекосов без повреждения покраски детали достаточно поверхностного ремонта с помощью вытяжки и плоттера.
  2. Если удалить вмятины таким образом не получается, то этот кузовной элемент ремонтируется с помощью сварки. В боковой части порога вырезается отверстие в виде прямоугольника. Туда вставляется наковаленка и с помощью рихтовочного инструмента аккуратно выправляются вмятины.
  3. При более серьезных повреждениях делаются надрезы металла в нескольких местах. После рихтовочных работ на вырезанные части устанавливаются заплатки.
  4. Участки, поврежденные коррозией, вырезаются с помощью болгарки до целого металла, затем делается выкройка, по которой вырезается заплатка. Эта заплатка приваривается на место поврежденного металла. Возможен ремонт порогов автомобиля без применения сварки. Существуют технологии, когда своими руками можно заделать поврежденные участки с помощью стекловолокна и эпоксидного клея.

Смотрите также видео по теме:

Ремонтируем пороги автомобиля своими руками

К сожалению, все автомашины уязвимы, они ежедневно подвергается рискам. Лютая зима тоже является риском. В этот период наблюдается с холодом высокая влажность, температурные перепады. Все это негативно сказывается на лакокрасочном покрытие автомобиля. Соль, грязь на днище провоцируют формированию коррозии. Обычно первыми удар принимают автомобильные пороги.
Помимо возникновения ржавчины, пороги подвергаются влиянию изгибающих моментов, также нагрузкам вибрационным. Появляются и вмятины порой в виду неправильной установки домкрата. Восстановить пороги можно при помощи рихтовки, правки, вытяжки. Иногда требуется вырезка участка поврежденного, замена вставок ремонтных.
Бывают пороги съемные и несъемные. Несъемные изделия приварены к кузову «намертво», создавая нижнюю часть машины с днищем. В зоне салона находятся съемные пороги, крепятся они к основанию кузова винтами со стороны лонжеронов. Компоненты выполняют функцию защиты. Чтобы произвести качественный ремонт порогов, понадобится опорная плита или верстак. Еще нужен сварочный аппарат, болгарка, можно воспользоваться пневмозубилом.
Понятно, что ремонт съемных порогов отличается значительно от ремонтных мероприятий приваренных аналогов. Компоненты крепятся к кузовному основанию винтами-саморезами. При необходимости демонтажных операций винты крепежные вывинчивают, а порог снимают. Осуществляют правку деформированной поверхности, если повреждения незначительные. Манипуляция совершается на верстаке, используют обычные инструменты для правки, рихтовки. Возможно, повреждение значительное, имеются сквозные коррозионные отверстия. Тогда ремонтировать порог не имеет смысла, лучше заменить на новый экземпляр. До момента установки внутреннюю поверхность покрывают антикоррозионным составом.
Порядок работы с приваренными аналогами все зависит от формата повреждения.
Если порог имеет незначительное повреждение, присутствуют выраженные складки, то элемент можно снаружи выправить вытяжкой. Последовательно происходит вытяжка, используется инерционный съемник или споттер, имеются специальные приваренные скобы.
Возможно, повреждения относятся к стандарту средней степени тяжести. Значит, осуществляем демонтаж зоны ремонта. Требуется удалить двери, вытащить сиденья, ликвидировать напольное покрытие. Ремонтные мероприятия выполняют различными способами.
Можно с боковой стороны компонента вырезать окно квадратной формы, оно позволит осуществить я вытяжку ремонтируемого участка. Используют наковаленки и гидравлические приспособления. Нужны наковаленки, чтобы лист поддержать при выправлении вмятины. С помощью этих инструментов можно восстановить различные участки. Выполнены они с учетом искривлений поверхности. Если конфигурацию участка порога удастся восстановить, то окно после рихтовки заваривается.
Можно еще верхнюю часть порога разрезать, а далее разъединить место сварки. Через вскрытое частично отверстие вводят небольшую наковальню для восстановительных действий. Затем наковаленка убирается, отверстие закрывают и заваривают.
Возможно, поврежденная часть под дверцей находится. Следовательно, надо ее вырезать, оставшаяся часть должна остаться за пределами этой поврежденной зоны. Далее выполняют выкройку новой детали, ее подгоняют, устанавливают сварочным аппаратом. Серьезное повреждение порога исправляют «болгаркой» или пневматическим зубилом. Выполняют вырезы у одной двери, около основания стойки средней.
Если поврежден порог и стойки, то ремонт деталей стоит производить одновременно. Напротив крыши совершают вырезку стойки средней, лонжерона. Совершая вырезку, лонжерон нужно контролировать. Иногда приходится выправлять элемент инструментом для правки. Установив новый элемент лонжерона, стоит все частицы металла удалить. Поверхности лонжерона теперь выравнивают, новый компонент подгоняют по месту, монтируют, предварительно закрепляют. Важно отрегулировать дверные зазоры, зазоры с кузовом авто.

Фото

Другая информация

Ремонтируем пороги автомобиля своими руками

К сожалению, все автомашины уязвимы, они ежедневно подвергается Помимо возникновениявмятины порой Бывают Подробнее…

Нанопокрытие CarPro Cquartz

CQuartz от CarPro — антистатическое, антибликовое, устойчивоенанесения нанопокрытия, ваш автомобиль Подробнее…

Подписан указ о запрете движения грузовиков по МКАД

С 1 февраля 2013 года по  МКАД будет запрещено движение Первоначально запретНапомним,Однакобудет Подробнее…

В России будут собирать Mitsubishi Pajero Sport

Японский автопроизводитель Mitsubishi Motors будет собирать вРанее уже поступалиВ настоящее Подробнее…

Ремонт порогов. Оценка. | Свой ремонт авто, покраска, жестянка, видео, pdr

Сам занимался ремонтом порогов и иногда встречал непонимание владельцев авто ” Почему пороги им сделали плохо “.

Плохо в том смысле, что приехали их заново переделывать.
Если приехали на новый ремонт порога через два года, значит ремонт в то время вас устроил и вы просто не ожидали быстрого подвоха.
Можно такой ремонт условно назвать ” сделан на оценку “удовлетворительно”.
Если приехали переделывать пороги через год или ранее – значит пороги были сделаны на оценку “плохо”. Делали быстро и очень дёшево.
Есть ещё крайний вариант “Очень плохо “. Это означает, например, что пороги на второй день промялись от домкрата или через месяц от них начали отваливаться куски шпаклёвки. Шпаклёвка очень плохо держится на неочищенном от ржавчины метале.

Что может означать “пороги сделали хорошо”. Хотя сделали хорошо, вовсе не означает, что их сделали красиво. Если есть и то и другое – значит оценка за ремонт “отлично”.

Сделали хорошо :

1. Пороги домкратятся

2. Нет никаких неплотностей в сварке и новая дорожная грязь опять не полетит им во-внутрь. Если она туда попадёт, тогда до новых сквозных дыр опять два года.

Можно посмотреть как устроены пороги внутри

Наружная часть – это сам порог, вертикальная полоса метала – силовая часть, которая предназначена выдерживать нагрузку от подставленного снизу домкрата (это усилитель порога), часть расположенная далее – это короб (иногда его называют ” порог внутренний “).
Короб придаёт вместе с конструкцией порога жёсткость кузову и является местом для креплений опоры сидений, ремней безопасности, монтажа проводки, возможно ещё для чего-либо.
Короб далее скрепляется с полом.
Если короб и пол скрепляются ” методом загибания пола на короб “, тогда на машине должна появится металическая полоска, закрывающая снизу соединение пола и короба. Там образуется конструктивная пустая полость вдоль всей длинны порога. Её закрывать будет соединитель порога.
На ВАЗ 09 соединитель порога есть, на Москвиче 41 его нет.
На 41-ом пол приварен к коробу снизу, но во время его ремонта для удобства можно конструкцию машины дополнить этой металической частью. Это проще, быстрей и технологичней. Мой ремонт порогов на 41 здесь

Самая уязвимая часть в конструкции порога это всё – таки усилитель, он нарушается первым. Первый признак – мнётся порог в месте для домкрата. Многие выбирают тут же другое место для домкрата (лонжерон, опора подвески, опора поперечины и т.д) и про эту проблему с ” порогом ” на время забывают.
Когда подходит срок порог ремонтировать, считают, что едут на ремонт “закрыть на пороге сквозную коррозию” . Предполагают, что это главное в ремонте.
Возможно это так, если вам порог потом не нужен для использования домкрата. Если нужен, тогда надо обязательно указать отдельно про ремонт усилителя порога.
Вы про усилитель порога ничего не сказали (и даже не привезли его с собой) подразумевая, что этот пункт ремонта автоматически для мастера обязателен. Он может думать по этому поводу по-другому.

Не всегда есть необходимость при ремонте менять порог полностью. Всё зависит от того, как долго вы готовились к ремонту порога при появлении на нём первых видимых проблем.
Самая большая неприятность – это негерметичный порог, получивший первую сквозную коррозию или промятый и порванный от домкрата порог и получивший первое место для попадания во внутрь грязи. Ею может быть как дорожный песок, удерживающий потом невысыхающую внутри влагу, так и зимой снег с реактивами и реагентами.
Если с ремонтом порога задержаться на год, тогда придётся заниматься не только с порогом и усилителем, но и с коробом. Попавшая внутри грязь разьедает полностью весь низ соединения порог-усилитель-короб. Ребро, которое мы видим внизу порога это чаще всего соединение трёх этих частей.
На некоторых машинах ИНО усилитель порога абсолютно “спрятан” внутри порога. Он очень мощный, но всё равно разрушается при попадании грязи во-внутрь. Его востанавливать ещё сложнее, так как он бывает очень непростой, гнутой формы. Такой стоит у нас на нашей машине “Волга”.
На некоторых машинах, например БМВ 525, усилитель порога не предназначен для домкрата, но всё равно обязательно присутствует. Место для домкрата здесь специально усилено специальной силовой металической вставкой, помещённой во внутрь порога.
Фото ремонта порогов на бмв 525 можно посмотреть здесь.
Очень немаловажно пороги после их замены ( или частичного ремонта) правильно обработать. Правильно – будет означать полностью обработать внутренности мовилем или консервантом. Ремонтные пороги всегда, или почти всегда, выполнены из более тонкого метала, не всегда обработаны внутри правильным, устойчивым к коррозии грунтом, плюс была сварка и от неё тоже остались очаги будущей корррозии.
Даже не принципиально будут они обработаны отечественным мовилем или дорогим Тектилом, важно чтобы его внутри оказалось много.
Показателен такой случай. Через год после ремонта (и обработки) порогов вернулась машина с новой появившейся проблемой – новый порог “порвали” о какое то острое припятствие. Вид и состояние его после одного года внутри нисколько не изменилось. Это видно на фото слева.

Похожие записи

  1. Усиление порогов для домкрата. Ваз 2109
  2. Ремонт порогов на БМВ 520
  3. Ремонт порогов на Москвич 2141 (инструкция)
  4. Частичный ремонт порога
  5. Замятый порог, простой и оцинкованный.

Пленка на пороги автомобиля в Москве — оклейка порогов защитной пленкой

Пороги автомобиля чаще остальных элементов страдают от воздействия гравия, щебня и песка. В результате на деталях появляются сколы, царапины и трещины. Устранить их не так просто, как кажется. Вам нужно будет надолго сдать автомобиль профессионалам, которые будут выполнять шлифовку и полировку, а в запущенных случаях и окрашивание деталей. Все эти процедуры являются далеко не самыми дешевыми. Не следует забывать и о том, что восстановление внешнего вида порогов потребует существенных материальных вложений. Впрочем, переплачивать и тратить много времени не обязательно! Во многих случаях проще предотвратить появление дефектов порогов! Вам поможет специальная пленка! Доверив ее нанесение нашим специалистам, вы гарантированно получите тот результат, на который рассчитываете.

Преимущества услуги

Антигравийная пленка на пороги:

  • универсальна;
  • отличается повышенной стойкостью к истиранию, износу и разрыву, перепадам температур, воздействию влаги и др.;
  • служит на протяжении нескольких лет;
  • легко удаляется при необходимости.

Защитная пленка для порогов автомобиля может быть нанесена в кратчайшие сроки. При этом современные материалы не подвергают изменениям кузовные детали. После снятия элементов оклейки пороги будут выглядеть так же, как до обработки. Следов клея на них не останется. Под пленку не попадает влага. Благодаря этому на металлических деталях не появится и следов ржавчины.

Когда должна проводиться оклейка?

Мы рекомендуем защищать пороги сразу же после покупки транспортного средства. Это поможет сохранить первоначальный вид автомобиля на протяжении достаточно длительного времени.

Если авто не новое, то защитная пленка может наноситься только после устранения повреждений. Для этого все дефекты полируются с помощью специального оборудования. Затем сразу на кузов или его отдельные части устанавливается пленка, которая поможет избежать появления новых сколов и иных повреждений.

Почему следует обратиться к нам?

Наша компания устанавливает защитные материалы на автомобили различных марок и моделей. Мы используем только проверенные пленки, которые доказали свою эффективность в российских условиях. Защита (антигравийная) порога будет максимально надежной!

Мы располагаем большим количеством пленок, подходящих как для полной, так и для частичной обработки различных элементов кузова вашего автомобиля. Благодаря этому наши клиенты могут подбирать наиболее оптимальный вариант, учитывая защитные свойства пленки защитной и конструктивные особенности машины.

Особого внимания заслуживают и такие преимущества сотрудничества с нами, как:

  1. Индивидуальный подход. Каждый человек, желающий пройти процедуру покрытия пленкой, может рассчитывать на внимательное отношение и высокий уровень обслуживания.
  2. Оперативность выполнения работ. Пленка на пороги автомобиля наносится в течение всего нескольких часов. Точные сроки на защитную обработку машины озвучат наши специалисты.
  3. Оптимальная стоимость услуг. Оклейка порогов защитной пленкой может быть выполнена со скидкой. Также мы проводим специальные акции.
  4. Высокий уровень подготовки специалистов. Оклейка порогов авто пленкой выполняется только опытными мастерами. Они помогут подобрать пленку и проведут все необходимые работы по ее установке.

Для того чтобы приобрести и установить защитные пленки на порог, а также получить информацию о точной стоимости услуги, достаточно связаться с нашими менеджерами, позвонив им по телефону, указанному на сайте.

Ремонт порогов автомобиля в ЮЗАО, ЗАО Москвы

Пороги автомобиля – это одна из самых уязвимых частей кузова, которая больше других подвергается механическим повреждениям, атмосферным и химическим воздействиям. На этих участках чаще появляются вмятины, а мелкие повреждения быстро становятся очагами развития коррозии, вокруг которых начинает растрескиваться и отслаиваться лакокрасочное покрытие.

Особенности ремонта порогов

Ремонт нижней части кузова – сложный и трудоемкий процесс. Во-первых, для доступа к порогам необходимо специальное оборудование. Во-вторых, эта часть кузова состоит из трех слоев металла, что усложняет работу. Иногда пороги повреждены настолько, что не подлежат ремонту и требуют замены. Как правило, ремонт и замену порогов производят при помощи сварки. Но для ремонта алюминиевых порогов автомобиля также применяется безсварочная технология, что связано с особенностями материала. В данном случае пороги крепятся заклепками или с помощью специальных клеящих составов.

  

  


Полная замена порогов – крайняя мера, чтобы избежать этого нужно своевременно обращать внимание на мелкие дефекты и устранять их. Небольшие вмятины и повреждения очень быстро выравниваются с помощью споттера или инерционного съемника. Для ремонта более серьезных повреждений часть порога надрезают, чтобы обеспечить доступ вакуумным механизмам, а после выравнивания надрез заваривают.

Полную замену порогов стоит проводить только если повреждения уже необратимы, например, на образовалось большое по площади прогнившее место или дырка. В любом случае, ремонт порогов относиться к сложным видам кузовных работ, проведение которых требует опыта и наличия специального оборудования. Поэтому проводить его необходимо на хорошо оснащенных автосервисах.

Центр кузовного ремонта «Авто Запад Моторс» уже более 10 лет специализируется на проведении кузовных работ, качественно производя ремонт любой сложности. Наш сервис расположен в ЮЗАО города Москва рядом со станцией метро.

Своим клиентам мы гарантируем быстрое и качественное выполнение работ. Благодаря собственному складу автозапчастей и большой сети поставщиков мы оперативно проводим ремонт с заменой деталей и элементов кузова. «Авто Запад Моторс» – это качественные услуги по ремонту кузова по честной цене.

Покраска порогов авто качественно и недорого в Москве — Покрасочный центр АМС

В нашем техцентре Вы можете покрасить автомобиль без потери дилерской гарантии!

Работаем без предоплаты!

Гарантия на покрасочные работы 3 года, не на словах, а в договоре!


Оценка стоимости ремонта по ФОТО за 5 минут!

Совершите короткий звонок мастеру: +7 (926) 816-1451 и убедитесь, что наш покрасочный центр лучший в соотношении цена/качество. Пришлите фото поврежденных частей и в течение 5 минут мастер произведет расчет!


Наши клиенты заказывают услуги окраски порогов машины без потери гарантии. Звоните по номеру 8 (963) 711-67-95 или записывайтесь онлайн.

Технология покраски и восстановления порогов автомобилей

Работы необходимые для покраски порогов автомобиляЦена, руб от
Покраска нового порога (накладки порога) от 1000
Покраска б/у порога (накладки порога) от 1200
Покраска порога переходом (локально) от 700
Покраска порога тюнинг (два и более цветов, нестандартными цветами) от 1500
Арматурные работы (снятие/установка, разборка/сборка) от 600
ЛКМ комплект от 800

Внешние части транспорта подвержены сколам, трещинам, царапинам, ржавчине и другим повреждениям. В ходе длительной эксплуатации даже незначительные изъяны приводят к коррозии. Предотвратить ржавчину поможет повторная покраска порогов. Течение времени, однако, не единственная причина повреждений. Надобность в обработке машины может быть вызвана ДТП.

Сотрудники обладают практическими и теоретическими навыками покрасочных работ. Покрасочный центр АМС окажет помощь в подборе цвета и подсчитает оптимальные пропорции для смешивания красок. Для каждого типа конструкций есть свои нюансы. Покраска двигателя, к примеру, отличается от порогов и других наружных деталей. И чтобы в процессе работ не возникло неприятностей необходимо следовать инструкциям и правилам локального окрашивания.

Частые ошибки при покраске порогов авто

Покраска порогов авто без должных практических умений грозит обернуться неприятным сюрпризом для неопытного водителя. В конечном итоге можно на долгое время остаться без средства передвижения и денег. Вот маленький список возможных проблем:

  • подтеки и наплывы
  • наколы и “апельсиновая” корка
  • отслаивание одного из слоёв краски
  • загрязнение и стекание
  • выцветание и прозрачность
  • сморщивание и потеря цвета

Это далеко не исчерпывающий перечень того что может произойти в процессе частичного окрашивания транспорта. На самом деле неприятных последствий намного больше.

Варианты покраски и восстановления порогов автомобиля:

  • Матовая
  • Эксклюзивная
  • Раптором
  • Резиной
  • Plasti Dip
  • Пластика

Этапы покраски порогов автомобиля в нашем техцентре АМС в Москве

Лучшее средство от ошибок — знание, навыки и опыт. Сотрудники тех. центра отточили своё мастерство благодаря неуклонному и точному выполнению всех предписаний.

Первый этап — подготовка. Время очистки ржавчины и сколов зависит от уровня повреждений. Готовую поверхность обезжиривают и очищают от пыли.  

Второй шаг — грунтовка. Здесь неопытные водители решившие окрасить автомобиль в гараже, допускают много ошибок и, как следствие, теряют время и деньги. Дело в том, что слой грунтовки необходимо наносить сразу после высыхания готовой поверхности и просушивать перед шпатлёвкой.

Третьим шагом является выравнивание металла посредством шпатлёвки и шлифовки. Затем вторичная грунтовка, обработка и, собственно, сама окраска.

Есть масса нюансов, незнание которых может повлечь негативные эмоции и убытки. Чтобы уберечь себя от подобных неприятностей, выгодно покрасить машину и сохранить свои нервы, обращайтесь к нам. Отзывы заказчиков свидетельствуют о превосходном уровне наших ребят. Давайте снова вдохнём жизнь в вашего железного коня. Ждём вас каждый день с 9:00 до 20:00 по адресу Днепропетровский проезд, д.5, стр. 1. И не забывайте о скидках по картам автоклубов.

Усиление сгнивших порогов автомобиля своими руками. + Видео

Ремонт порогов автомобиля своими силами

В нашем материале будет представлен способ переделки порога автомобиля Subaru, в который провалился домкрат при поднятии машины.

 На фото ниже можно увидеть, в каком состоянии находится деталь. Что нужно делать?

Необходимо взять такую деталь, как швилерок (показан на втором фото) и, вырезав перед этим все части, где была коррозия, подогнать швилерок (средним уголочком на нас), чтобы к нему можно было приварить внешнюю пластину.

 

Чтобы усилить место крепления домкрата в том месте, где все сгнило, можно взять уголок, как в нашем случае, приблизительно 4 мм толщиной. Его понадобится разрезать, одна пластина уже стоит, вторая пойдет сбоку от нее, а оставшаяся часть уголка будет закреплена с другой стороны.

Так будет выглядеть укрепленная часть порога, под которую будет ставится домкрат. Перед этим понадобится зачистить коррозию. В нижней части надежным швом пройтись по каждой пластинке и через технические отверстия нужно будет прихватиться к задней пластине. Также можно приварить пластину еще и к оставшемуся ребрышку.

 

У нас есть порог, на котором стрелка указывает место, где нужно будет устанавливать домкрат. Эта область показана на фото линиями. Поэтому понадобится подогнать пластины как можно более плотно друг к другу: как наверху, так и по сторонам.

Таким образом, мы получим более надежное крепление. Кроме этого понадобится проварить хорошо в местах соединения швилерка и «заводских» частей автомобиля. Где нужно, потребуется подрезать отдельные части, чтобы надежно все проварить. Также можно увидеть, как выглядит порог изнутри. В этом месте также понадобится все хорошо обработать.

 

По такому же принципу проводится работа и с другой стороны автомобиля. Изначально нужно вырезать пластину. После этого внутри можно увидеть, что средняя часть полностью сгнила и никакой несущей функции она не выполняет.

Понадобится снова вырезать швилерок, прихватить его к пластине автомобиля, которая осталась, после чего, понадобится вырезать крепления из уголков.

Сварка порога

 

Поскольку нижняя часть порога с этой стороны машины более целая, ее понадобится немного срезать, засверлить в местах, где нет клепок крепления сварки и с тыльной стороны понадобится привариться к швилерку. После чего также мы приварим для крепления пластины и верхнюю пластину, укрепив, таким образом, порог.

 

Возвращаемся к нашему первому порогу, как видно, швилерок был поднят немного выше, для того, чтобы оставить зацеп для домкрата. Чтобы домкрат не соскакивал, мы швилерок не засверливали, а прошлись хорошим швом.

 

Еще одна обязательная вещь, на которую хотелось бы обратить особое внимание: перед тем, как что-то варить на кузове, нужно скинуть с аккумулятора «минусовую» клемму, чтобы импульс от сварки не уходил в электронику. «Плюсовая» система находится как бы отдельно от кузова, а минус может повлиять на электронику, поэтому следует убедиться, что, во время сварки, он не подсоединится сам к аккумулятору.

 

Когда все будет зачищено и место ремонта готово к сварке, можно начинать процесс. Еще хотелось бы добавить, что в пластинах можно проделать специальные пропилы, чтобы лучше прихватить их. Сначала нужно будет здесь все хорошо прихватить, посмотреть, насколько надежно все здесь упирается и тогда можно точно начинать приваривать.

 

После того, как внутренняя часть порога будет укреплена и проварена, можно попробовать поднят автомобиль на усиленном пороге с помощью домкрата. После этого можно приварить внешнюю накладку. Понадобится ее зачистить. Таким же способом нужно проварить другую сторону и проверить, подняв на домкрате. После того, как накладка будет зачищена, нужно обработать эту часть и поставить порог на место.

Порог — Жезл 0.6.5

Адаптивный порог

Также известен как локальный адаптивный порог, значение каждого пикселя регулируется по окружающим пикселям. Если текущий пиксель имеет большее значение, чем среднее значение окружающих пикселей, то пиксель становится белым, иначе черным.

Размер окружающих пикселей определяется передачей ширины и высоты аргументы. Используйте аргумент offset , чтобы применить значение +/- к текущему пикселю.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.transform_colorspace («серый»)
    img.adaptive_threshold (ширина = 16, высота = 16,
                           смещение=-0,08 * img.quantum_range)
    img.save (имя файла = 'threshold_adaptive.jpg')
 
Оригинал Адаптивный порог

Примечание

Требуется ImageMagick-7.

Автоматический порог

Этот метод автоматически применяет порог. Вы можете определить, какой метод использовать из AUTO_THRESHOLD_METHODS . По умолчанию 'капур' .

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.transform_colorspace («серый»)
    с img.clone() как капур:
        капур.auto_threshold (метод = 'капур')
        kapur.save (имя файла = 'threshold_auto_kapur.jpg')
    с img.clone() как otsu:
        отсу.auto_threshold (метод = 'otsu')
        otsu.save (имя файла = 'threshold_auto_otsu.jpg')
    с img.clone() в виде треугольника:
        треугольник.auto_threshold (метод = 'треугольник')
        треугольник.сохранить (имя файла = 'threshold_auto_triangle.jpg')
 
Оригинал Автоматический порог ( 'капур' )
Автоматический порог ( 'otsu' ) Автоматический порог ( «треугольник» )

Примечание

Требуется ImageMagick-7.0,8-41

Черный порог

Принудительно сделать все пиксели ниже заданного значения черными. Это работает на основе цветового канала за каналом и может использоваться для уменьшения нежелательные цвета.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.black_threshold (порог = '# 930')
    img.save (имя файла = 'threshold_black.jpg')
 
Оригинал Черный порог

Цветовой порог

Создает бинарное изображение, в котором все пиксели между start и stop принудительно к белому, иначе к черному.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.color_threshold (начало = '# 333', стоп = '# cdc')
    img.save (имя файла = 'threshold_color.jpg')
 
Оригинал Цветовой порог

Примечание

Требуется ImageMagick-7.0.10

Заказанный дизеринг

Применяет предопределенную карту пороговых значений для создания дизеринга к изображению.

Предустановленные пороги:

Карта Псевдоним Описание
порог 1×1 Порог 1×1 (без дизеринга)
чеки 2×1 Шахматная доска 2×1 (дизеринг)
о2х2 2×2 Заказано 2×2 (рассеянный)
о3х3 3х3 Заказано 3х3 (рассредоточено)
о4х4 4×4 Заказал 4×4 (рассеянный)
о8х8 8×8 Заказано 8×8 (рассеянный)
h5x4a 4×1 Halftone 4×4 (под углом)
h6x6a 6×1 Полутона 6×6 (под углом)
h8x8a 8×1 Полутона 8×8 (под углом)
h5x4o   Полутона 4×4 (ортогональный)
h6x6o   Полутона 6×6 (ортогональный)
h8x8o   Полутона 8×8 (ортогональный)
высота 26×16°   Полутона 16×16 (ортогональный)
c5x5b с5х5 Круги 5×5 (черные)
c5x5w   Круги 5×5 (белые)
c6x6b с6х6 Круги 6×6 (черные)
c6x6w   Круги 6×6 (белые)
c7x7b с7х7 Круги 7×7 (черные)
c7x7w   Круги 7х7 (белые)
 из палочки.импорт изображения Изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.transform_colorspace («серый»)
    с img.clone() как рассредоточенный:
        рассеянный.ordered_dither('o3x3')
        дисперсный.сохранить (имя файла = 'threshold_ordered_dither_дисперсный.jpg')
    с img.clone() в качестве полутона:
        полутон.ordered_dither('h6x6a')
        halftone.save (имя файла = 'threshold_ordered_dither_halftone.jpg')
    с img.clone() в виде кругов:
        круги.ordered_dither('c6x6b')
        круги.сохранить (имя файла = 'threshold_ordered_dither_circles.jpg')
 
Оригинал Заказанный дизеринг (Заказанный 3×3)
Заказной дизеринг (полутона 4×4) Упорядоченный дизеринг (круги 6×6)

Случайный порог

Применяет случайное пороговое значение между низкими и высокими значениями.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.transform_colorspace («серый»)
    img.random_threshold (низкий = 0,3 * img.quantum_range,
                         высокий = 0,6 * img.quantum_range)
    img.save (имя файла = 'threshold_random.jpg')
 
Оригинал Случайный порог

Порог диапазона

Может применяться мягкий или жесткий порог между двумя квантовыми точками.

Чтобы использовать мягкий порог, определите нижний и верхний диапазон между белым и черным цветом. точка.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.transform_colorspace («серый»)
    white_point = 0,9 * img.quantum_range
    black_point = 0,5 * img.quantum_range
    дельта = 0,05 * img.quantum_range
    img.range_threshold(low_black=black_point - дельта,
                        low_white=white_point - дельта,
                        high_white=white_point + дельта,
                        high_black=черная_точка + дельта)
    img.save (имя файла = 'threshold_range_soft.jpg')
 
Оригинал Порог диапазона (мягкий)

Чтобы использовать жесткий порог, передайте одинаковые значения как для нижнего, так и для верхнего диапазона.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.transform_colorspace («серый»)
    white_point = 0,9 * img.quantum_range
    black_point = 0,5 * img.quantum_range
    img.range_threshold (low_black = black_point,
                        low_white = белая_точка,
                        high_white = белая_точка,
                        high_black=черная_точка)
    изображениесохранить (имя файла = 'threshold_range_hard.jpg')
 
Оригинал Порог диапазона (жесткий)

Примечание

Требуется ImageMagick-7.0.8-41

Белый порог

Принудительно сделать все пиксели выше заданного значения белыми. Это работает на основе цветового канала за каналом и может использоваться для уменьшения нежелательные цвета.

 из wand.image импортировать изображение

с изображением (имя файла = 'inca_tern.jpg') как img:
    img.threshold_threshold (порог = '# туз')
    img.save (имя файла = 'threshold_white.jpg')
 
Оригинал Белый порог

Обнаружение путем пороговой обработки · Анализ изображений флуоресцентной микроскопии с помощью ImageJ

Применение глобальных пороговых значений хорошо подходит для простых изображений, для которых порог явно существует, но на практике так бывает редко прямолинейно – и часто никакое пороговое значение, ручное или автоматическое, не дает полезные результаты.Этот раздел предвосхищает следующую главу о фильтрах. показывая, что с некоторой дополнительной обработкой пороговое значение можно исправить даже если изначально кажется, что он работает плохо.

Пороговое значение зашумленных данных

Шум — это одна из проблем, влияющих на пороговые значения, особенно в живых ячейках. визуализация. Верхняя половина рисунка 4 воспроизводит ядра с рис. 2, но с дополнительным шумом для имитации далеких от идеальных условий изображения. Несмотря на то, что ядра на изображении (A) все еще отчетливо видны два класса пикселей, ранее легко отделить в гистограмме теперь слились вместе (B).То метод порога треугольника, который раньше работал хорошо, теперь дает менее привлекательные результаты (C), потому что шум вызвал диапазоны фоновые и ядерные пиксели перекрываются. Однако, применяя гауссову фильтр сглаживает изображение, тем самым уменьшая большую часть случайного шума (см. Фильтры), что делает гистограмму значительно более аналогично исходному, (почти) бесшумному изображению, а порог снова вполне успешен (F).

Локальное пороговое значение

Другая распространенная проблема заключается в том, что структуры, которые должны быть обнаружены, появляются поверх фона, который сам по себе имеет разную яркость.Например, в красный канал клеток HeLa нет единого глобального порога способен идентифицировать и разделять все «пятнистые» структуры; любой выбор пропустит многие места, потому что порог достаточно высок чтобы избежать фона, также будет слишком высоко, чтобы поймать все пятна происходящие в более темных областях (рис. 5a–c).

В таких случаях было бы лучше, если бы мы могли определить разные пороги для разных частей изображения: локальный порог .Несколько методов, чтобы сделать это реализованы на Фиджи , и описано в http://imagej.net/Auto_Local_Threshold. Однако, если эти недостаточны, легко реализовать собственное локальное пороговое значение и получить больший контроль над результатом, если мы подумаем о проблеме с немного другой ракурс. Предположим, у нас есть второе изображение, содержащее значения, равные пороговым значениям, которые вы хотите применить, и которые могут быть разные для каждого пикселя. Если мы просто вычтем из этого второго изображения с самого начала мы можем затем применить глобальный порог, чтобы определить, что мы хочу.

Самое сложное это создать второе изображение, но опять приходят фильтры в полезном. Один из вариантов — медианный фильтр , который эффективно перемещается по каждому пикселю изображения, ранжирует соседние пиксели по порядку значения, и выбирает средний — тем самым удаляя все, что намного ярче или намного темнее, чем его окружение (D). Вычитание изображения с медианной фильтрацией из оригинала дает результат к которому можно с пользой применить глобальный порог (E).

Auto Threshold и Auto Local Threshold — новые алгоритмы сегментации на основе контекста для интеллектуальной микроскопии

Требуется ImageJ 1.42 м или новее.
Эти два подключаемых модуля выполняют бинарную обработку 8-битных изображений с использованием различных глобальных (полученных из гистограммы) и локальных (адаптивных) методов пороговой обработки.

Последняя версия
Auto_Threshold v1.17, дата: 22 мая 2017 г.
Auto_Local_Threshold v1.11, дата: 8 марта 2021 г.

Установка

ImageJ : Скопируйте (файл Auto_Threshold.jar) в папку ImageJ/Plugins и либо перезапустите ImageJ, либо выполните команду Help>Update Menus .После этого должны появиться две новые команды в Image>Adjust>Auto
Threshold
и Image>Adjust>Auto Local Threshold .

Fiji : этот плагин является частью дистрибутива Fiji, скачивать его не нужно (может отображаться другой номер версии).


Использовать

Метод выбирает применяемый алгоритм (подробнее см. ниже).
Параметры Игнорировать черный и Игнорировать белый устанавливают ячейки гистограммы изображения для уровней серого [0] и [255] на 0
соответственно.Это может быть полезно, если оцифрованное изображение имеет недо- или переэкспонированные пиксели.
Белый объект на черном фоне закрашивает белыми пиксели со значениями выше порогового значения (в противном случае закрашивает белыми значения, меньшие или равные пороговому).
Задать пороговое значение вместо порогового значения (одиночные изображения) задает LUT с пороговым значением без изменения данных пикселей. Это работает только для одиночных изображений. При обработке стека доступны две дополнительные опции: Стек может использоваться для обработки всех слайсов (порог каждого слайса будет вычисляться отдельно).Если этот параметр не отмечен, будет обрабатываться только текущий срез.
Использовать гистограмму стека сначала вычисляет гистограмму всего стека, затем вычисляет пороговое значение на основе этой гистограммы и, наконец, объединяет все срезы с этим единственным значением. При выборе этого параметра также автоматически выбирается указанный выше параметр Stack .

Обратите внимание, что фаза с пороговым значением всегда отображается белым цветом [255].
Начиная с версий 1.8 и 1.1 двух подключаемых модулей соответственно, пороговое значение бинарного изображения также автоматически устанавливается равным 255 (т.е. не показаны красным цветом), поэтому анализатор частиц должен иметь возможность выбирать белые пиксели для анализа.

Важные примечания:
1. Доступ к этому подключаемому модулю осуществляется через пункт меню Image>Auto Threshold, однако методы пороговой обработки также частично реализованы в апплете порогового значения ImageJ, доступном через пункт меню Image>Adjust>Threshold…. В то время как плагин Auto Threshold может использовать или игнорировать крайние значения гистограммы изображения (игнорировать черный цвет, игнорировать белый цвет), апплет не может: метод «по умолчанию» игнорирует крайние значения гистограммы, а другие методы — нет.Это означает, что применение двух команд к одному и тому же изображению может привести к совершенно разным результатам. По сути, плагин Auto Threshold при правильных настройках может воспроизводить результаты апплета, но не наоборот.

2. Начиная с версии 1.12 плагин поддерживает пороговое значение 16-битных изображений. Поскольку плагин Auto Threshold обрабатывает все пространство оттенков серого, он может работать медленно при работе с 16-битными изображениями. Обратите внимание, что апплет порогового значения ImageJ также обрабатывает 16-битные изображения, но на самом деле ImageJ сначала вычисляет гистограмму с 256 бинами.Поэтому могут быть различия в результатах, полученных на 16-битных изображениях при использовании апплета, и реальных 16-битных результатах, полученных с помощью этого плагина. Обратите внимание, что для ускорения гистограмма заключена в квадратные скобки, чтобы включать только диапазон бинов, содержащих данные (и избегать обработки пустых бинов гистограммы в обоих крайних точках).

3. Результатом 16-битных изображений и стеков (при обработке всех слайсов) является 8-битный контейнер, показывающий результат белым цветом [255] для соответствия концепции «бинарного изображения» (т.е. 8 бит со значениями 0 и 255). Однако для стеков, в которых пороговым значением является только 1 слайс, в результате получается 16-битный контейнер с пороговой фазой, показанной белым цветом [65535]. Это делается для того, чтобы данные в оставшихся срезах оставались нетронутыми. Параметр «Попробовать все» сохраняет 16-битный формат, чтобы показать методы, которые могут не получить пороговое значение. Изображения и стеки, которые невозможно пороговое значение, остаются неизменными.

4. Одно и то же изображение в 8 и 16 битах (без масштабирования) возвращает одно и то же пороговое значение, однако изначально метод Ли возвращал разные значения при смещении данных изображения (т.грамм. при добавлении фиксированного значения ко всем пикселям). Текущая реализация позволяет избежать этой проблемы, зависящей от смещения.

5. Одно и то же изображение, масштабированное на фиксированное значение (например, при умножении всех пикселей на фиксированное значение), возвращает аналогичный пороговый результат (в пределах 2 уровней оттенков серого исходного немасштабированного изображения) для всех методов, кроме Хуанга, Ли и Треугольника, из-за как работают эти алгоритмы. Например. Применение метода треугольника к 8-битному изображению и к тому же изображению
, преобразованному в 16-битное с масштабированием, может привести к разным пороговым значениям.Это связано с тем, что масштабирование от 8 до 16 бит создает пустые интервалы между масштабированными значениями серого. Метод треугольника (основанный на геометрическом подходе) находит в новой 16-битной гистограмме искусственные пропуски, которые удовлетворяют ограничениям метода, но которых не было бы в исходном 8-битном изображении. Этого нельзя избежать (например, путем обнаружения пустых бинов гистограммы), поскольку это будет мешать анализу, когда на изображении существуют настоящие пустые бины (в отличие от искусственных).


Попробовать все

Какой метод лучше всего сегментирует данные? Вы можете попытаться ответить на этот вопрос, используя опцию «Попробовать все ».Это создает монтаж с результатами всех методов, поэтому можно исследовать, как различные алгоритмы работают с изображением или стеком. Если вы используете стеки, то поймете, что иногда нецелесообразно сегментировать каждый срез отдельно, а не использовать единый порог для всех слайсов (попробуйте mri-stack.tif из образцов изображений, чтобы понять эту проблему).


Исходное изображение


Попробуйте все методы.

При обработке стеков с большим количеством фрагментов монтажи могут стать очень большими (примерно в 13 раз больше исходного размера стека), и есть риск нехватки оперативной памяти.Появится всплывающее окно (если стек содержит более 25 фрагментов), чтобы подтвердить, должна ли процедура отображать монтаж стека. Выберите Нет , чтобы вычислить пороговые значения и отобразить их в окне журнала.


По умолчанию

Это оригинальный метод автоматического определения порога, доступный в ImageJ, который является разновидностью алгоритма IsoData (см. ниже). В этом плагине параметр Default должен возвращать те же значения, что и Image>Adjust>Threshold>Auto ,
при выборе Ignore black и Ignore white .
Пока ImageJ пытается угадать, какие пиксели принадлежат объекту, а какие фону, это можно переопределить и принудительно сегментировать нужную фазу с помощью параметра Белые объекты на черном фоне. Код в ImageJ, реализующий эту функцию, представляет собой метод getAutoThreshold() в классе ImageProcessor. Метод IsoData также известен как итерационных промежуточных средних .


Хуан

Реализует нечеткий пороговый метод Хуанга. Здесь используется энтропийная функция Шеннона (можно также использовать энтропийную функцию Ягера)

  1. Хуанг Л.К., Ван М.Дж. Дж.(1995) Пороговое определение изображения путем минимизации показателей нечеткости, Распознавание образов, 28(1): 41-51.

Перенесено из подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8 http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Хуанг2

Это повторная реализация метода нечеткой пороговой обработки Хуанга Йоханнеса Шинделина для более эффективной обработки 16-битных изображений и значительного ускорения. Однако на некоторых изображениях он не возвращает точно такой же результат, как исходный метод.


Интермоды

Предполагается бимодальная гистограмма. Гистограмма итеративно сглаживается с использованием скользящего среднего размера 3, пока не останется только два локальных максимума: j и k. Затем пороговое значение t вычисляется как (j+k)/2. Для этого метода не подходят изображения с гистограммами, имеющими крайне неравные пики или широкую и плоскую впадину.

  1. Prewitt JMS, Mendelsohn ML. (1966) Анализ изображений клеток, в Annals of the New York Academy of Sciences, vol. 128, с.1035-1053.

Перенесено из кода Matlab Антти Ниемисто. См. http://www.cs.tut.fi/~ant/histthresh/ для отличной презентации слайдов и оригинального кода Matlab.


Исодата

Итерационная процедура, основанная на алгоритме isodata:

  1. Ridler TW, Calvard S. (1978) Обработка порога изображения с использованием метода итеративного выбора, IEEE Trans. Система, человек и кибернетика, SMC-8: 630-632.

Это должно возвращать те же значения, что и Image>Adjust>Threshold>Auto, но оно было реализовано здесь, чтобы
позволяло предварительно выбирать светлые или темные фазы в изображении.(ImageJ пытается угадать, что является объектом, а что фоном).
Процедура разделяет изображение на объекты и фон, принимая начальный порог, затем вычисляются средние значения пикселей на уровне или ниже порога и пикселей выше. Вычисляются средние значения этих двух значений, увеличивается пороговое значение, и процесс повторяется до тех пор, пока пороговое значение не станет больше составного среднего значения. То есть
, порог = (средний фон + средние объекты)/2.

Описание метода, размещенное в sci.image.processing 24/06/1996 Тим Моррис:

 Тема: Re: Метод порогового значения?
Алгоритм, реализованный в NIH Image, устанавливает порог как значение серого G, для которого среднее значение средних значений серого ниже и выше G равно G. Он делает это путем инициализации G до наименьшего разумного значения и повторения:
      
L = среднее значение серого для пикселей с интенсивностью <=G
      
H = среднее значение серого для пикселей с интенсивностью > G
      
G = (L + H)/2?
да: выход
нет: увеличить G и повторить 

Ли

Реализует метод порогового значения минимальной перекрестной энтропии Ли на основе итеративной версии (Ref.2) алгоритма.

  1. Ли Ч., Ли К.К. (1993) Порог минимальной перекрестной энтропии, Распознавание образов, 26(4): 617-625.
  2. Li CH, Там ПКС. (1998) Итеративный алгоритм минимального порогового значения перекрестной энтропии, Письма о распознавании образов, 18(8): 771-776.
  3. Сезгин М., Санкур Б. (2004) Обзор методов определения порога изображения и количественная оценка производительности, Журнал электронных изображений, 13(1): 146-165. http://citeseer.ist.psu.edu/sezgin04survey.html

Портировано с ME Celebi’s Fourier_0.8 процедур http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


МаксЭнтропи

Реализует метод порогового значения Капура-Саху-Вонга (Максимальная энтропия):

  1. Капур Дж. Н., Саху П. К., Вонг АКС. (1985) Новый метод определения порога яркости изображения с использованием энтропии гистограммы, графических моделей и обработки изображений, 29(3): 273-285.

Перенесено из подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8 http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Среднее

В качестве порогового значения используется среднее значение уровней серого.Он используется некоторыми другими методами в качестве порога первого предположения.

  1. Glasbey, CA (1993), «Анализ алгоритмов пороговой обработки на основе гистограмм», CVGIP: Графические модели и обработка изображений 55: 532-537.

Минимальная ошибка(I)

Итеративная реализация порога минимальной ошибки Киттлера и Иллингворта. Эта версия, кажется, сходится чаще, чем исходная реализация. Тем не менее иногда алгоритм не сходится к решению.В этом случае в окно журнала выводится предупреждение, а результатом по умолчанию является начальная оценка порога, которая вычисляется с использованием метода среднего значения.

  1. Киттлер, Дж. и Иллингворт, Дж. (1986), «Минимальный порог ошибки», Распознавание образов 19: 41-47

Перенесено из кода Matlab Антти Ниемистё См. http://www.cs.tut.fi/~ant/histthresh/, где представлена ​​превосходная презентация слайдов и исходный код Matlab.


Минимум

Подобно методу Intermodes, он предполагает бимодальную гистограмму.Гистограмма итеративно сглаживается с использованием скользящего среднего размера 3, пока не останется только два локальных максимума. Порог t таков, что yt-1 > yt <= yt+1. Изображения с гистограммами, имеющими крайне неравномерные пики или широкую и плоскую впадину, не подходят для этого метода.

  1. Prewitt JMS, Mendelsohn ML. (1966) Анализ изображений клеток, в Annals of the New York Academy of Sciences, vol. 128, стр. 1035-1053.

Перенесено из кода Matlab Антти Ниемистё См. http://www.cs.tut.fi/~ant/histthresh/ за прекрасную презентацию слайдов и исходный код Matlab.


Моменты

Метод Цая пытается сохранить моменты исходного изображения в пороговом результате.

  1. Цай В. (1985) Пороговое значение с сохранением момента: новый подход, Компьютерное зрение, графика и обработка изображений, том. 29, стр. 377-393.

Перенесено из подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8 http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Оцу

Алгоритм пороговой кластеризации Оцу.Он ищет порог, который минимизирует внутриклассовую дисперсию, определяемую как взвешенная сумма дисперсий двух классов

  1. Оцу Н. (1979) Метод порогового выбора из гистограмм уровней серого, IEEE Trans. Сис., Ман., Кибер. 9: 62-66.
    doi: 10.1109/TSMC.1979.4310076.

Статья в Википедии о методе Оцу: http://en.wikipedia.org/wiki/Otsu’s_method

Перенесено из подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8 http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Процентиль

Предполагается, что часть пикселей переднего плана равна 0.5.

  1. Дойл В. (1962) Операция, полезная для распознавания образов, инвариантных к сходству, Journal of the Association for Computing Machinery, vol. 9, стр. 259-267.

Перенесено из кода Matlab Антти Ниемисто. См. http://www.cs.tut.fi/~ant/histthresh/ для отличной презентации слайдов и оригинального кода Matlab.


Реньи Энтропия

Аналогичен методу MaxEntropy , но вместо этого используется энтропия Реньи.

  1. Капур Дж. Н., Саху П. К., Вонг АКС.(1985) Новый метод определения порога яркости изображения с использованием энтропии гистограммы, графических моделей и обработки изображений, 29(3): 273-285.

Перенесено из подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8 http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Шанбхаг

  1. Shanhbag AG (1994) «Использование информационной меры в качестве средства пороговой обработки изображения» Графические модели и обработка изображений, 56 (5): 414-419.

Портировано с ME Celebi’s Fourier_0.8 процедур http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Треугольник

Это реализация метода треугольника:

  1. Зак, Г.В., Роджерс, В.Е. и Латт, С.А., 1977, Автоматическое измерение частоты обмена сестринских хроматид, Журнал гистохимии и цитохимии 25 (7), стр. 741-753.

Включено из плагина Йоханнеса Шинделина Triangle_Algorithm:
http://wbgn013.biozentrum.uni-wuerzburg.de/ImageJ/triangle-algorithm.html
http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/FIP/noframes/fip-Segmenta.html#Heading118

Алгоритм треугольника, являясь геометрическим методом, не может определить, перекошены ли данные в ту или иную сторону, но предполагает, что максимальный пик приходится на один конец гистограммы, а один конец — на другой. Это вызывает проблему при отсутствии информации о типе обрабатываемого изображения или когда максимум не совпадает с одним из экстремумов гистограммы (что приводит к двум возможным пороговым областям между этим максимумом и экстремумами).Здесь алгоритм был расширен, чтобы выяснить, в какую сторону от максимального пика данные идут дальше всего, и найти порог в наибольшем диапазоне.


иена

Реализует метод порогового значения Йены из:

  1. Йен Дж. К., Чанг Ф. Дж., Чанг С. (1995) Новый критерий для автоматической многоуровневой пороговой обработки, IEEE Trans. по обработке изображений, 4(3): 370-378
  2. Сезгин М. и Санкур Б. (2004 г.) «Обзор методов определения порога изображения и количественной оценки эффективности» Journal of Electronic Imaging, 13(1): 146-165 http://citeseer.ist.psu.edu/sezgin04survey.html

Перенесено из подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8 http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal



Использовать

Метод выбирает применяемый алгоритм (подробнее см. ниже).
Радиус задает радиус (в пикселях) локальной области, для которой будет вычисляться пороговое значение,
Белый объект на черном фоне задает белый цвет пикселям со значениями выше порогового значения (в противном случае задается значение белый — значения меньше или равны порогу).
Специальные параметры 1 и 2 устанавливают определенные значения для каждого метода. Они подробно описаны ниже для каждого метода. Если вы обрабатываете стек, доступна одна дополнительная опция: Стек может использоваться для обработки всех слайсов.


Попробовать все

Какой метод лучше всего сегментирует данные? Вы можете попытаться ответить на этот вопрос, используя опцию Попробовать все . Это создает монтаж с результатами всех методов, поэтому можно исследовать, как различные алгоритмы работают с изображением или стеком.Методы Bernsen , Contrast и Midgrey могут возвращать аналогичные результаты, поскольку они основаны на одной и той же базовой идее о том, как определить, является ли пиксель объектом или фоном.


Исходное изображение


Попробуйте все методы.

При обработке стеков с большим количеством фрагментов монтажи могут стать очень большими (в несколько раз больше исходного размера стека), и есть риск нехватки оперативной памяти. Появится всплывающее окно (если стек содержит более 25 фрагментов), чтобы подтвердить, должна ли процедура отображать монтаж стека.


Бернсен

Реализует пороговый метод Бернсена. Обратите внимание, что в этой реализации используются круглые окна вместо прямоугольных в оригинале.
Параметр 1 : порог контрастности. Значение по умолчанию — 15. Любое число, отличное от 0, изменит значение.
Параметр 2 : не используется, игнорируется. В методе используется заданный пользователем порог контрастности. Если локальный контраст (максимум-минимум в пределах радиуса пикселя) выше или равен порогу контрастности, порог устанавливается равным локальному значению среднего серого (среднее значение минимального и максимального значений серого в локальном окне).
Если локальный контраст ниже порога контрастности, считается, что окрестность состоит только из одного класса, а пиксель устанавливается в объект или фон в зависимости от значения среднего серого.

 если ( локальный_контраст <= контрастный_порог )
 пиксель = (mid_gray >= 128)? объект: фон
еще
 пиксель = (пиксель >= mid_gray)? объект : фон 
  1. Бернсен, Дж. (1986), «Динамическое определение порога для изображений в оттенках серого», Proc. 8-го межд.конф. по распознаванию образов
  2. Сезгин, М. и Санкур, Б. (2004), «Опрос по методам определения порога изображения и количественной оценке производительности», Journal of Electronic Imaging 13(1): 146-165

На основе подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8. http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Контраст

На основе простого переключателя контрастности. Устанавливает значение в пикселях либо белого (255), либо черного (0) в зависимости от того, является ли его текущее значение ближайшим к локальному максимуму или минимуму соответственно.

Процедура является крайним случаем Toggle Contrast Enhancement, см., например:

  1. Сойль П., Морфологический анализ изображений: принципы и приложения. Спрингер, 2004, с. 259.

Эта процедура не имеет пользовательских параметров, кроме радиуса ядра.


Среднее

Выбирает порог как среднее значение локального распределения оттенков серого. Разновидность этого метода использует среднее значение – C, где C – константа.

 пиксель = (пиксель > среднее значение – c)? объект : фон 


Параметр 1 : значение C.Значение по умолчанию — 0. Любое другое число изменит свое значение.
Параметр 2 : не используется, игнорируется.
Ссылка: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/adpthrsh.htm


Медиана

Выбирает порог как медиану локального распределения оттенков серого. Разновидность этого метода использует медиану – C, где C – константа.

  пиксель = (пиксель > медиана - c)? объект : фон 

Параметр
1
: значение C.Значение по умолчанию — 0. Любое другое число изменит свое значение.
Параметр 2 : не используется, игнорируется.

Ссылка: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/adpthrsh.htm


Средне-серый

В качестве порогового значения выбирается средний уровень серого локального распределения оттенков серого (т. е. (макс + минимум)/2. Вариант этого метода использует средний уровень серого — C, где C — константа.

 пиксель = ( пиксель > ( ( макс + мин ) / 2 ) - c ) ? объект: фон 

Параметр 1 : значение C.Значение по умолчанию — 0. Любое другое число изменит свое значение.
Параметр 2 : не используется, игнорируется.

Ссылка: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/adpthrsh.htm


Ниблэк

Реализует пороговый метод Ниблэка:

 пикселей = (пиксель > среднее значение + k * стандартное_отклонение - c)? объект : фон 

Параметр 1 : значение k. Значение по умолчанию составляет 0,2 для ярких объектов и -0,2 для темных объектов.Любое число, отличное от 0, изменит свое значение.
Параметр 2 : значение C. Это смещение со значением по умолчанию 0. Любое другое число, кроме 0, изменит его значение. Этот параметр был добавлен в версии 1.3 и не является частью оригинальной реализации алгоритма. Оригинальный алгоритм
применяется при c = 0,

.
  1. Ниблэк, В. (1986), Введение в цифровую обработку изображений», Prentice-Hall

На основе подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8.http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal


Оцу

Реализует локальную версию глобальной пороговой кластеризации Otsu. Алгоритм ищет порог, который минимизирует дисперсию внутри класса, определяемую как взвешенную сумму дисперсий двух классов.
Локальный набор представляет собой круговую область интереса, и центральный пиксель проверяется на соответствие порогу Оцу, найденному для этой области.

  1. Оцу Н. (1979) Метод порогового выбора из гистограмм уровней серого, IEEE Trans.Сис., Ман., Кибер. 9: 62-66.
    doi: 10.1109/TSMC.1979.4310076.

См. также статью в Википедии о методе глобального порога Otsu: http://en.wikipedia.org/wiki/Otsu’s_method
Перенесено из кода C++ Джорданом Бевиком.


Пхансалкар

Это модификация метода пороговой обработки Sauvola для работы с низкоконтрастными изображениями.

  1. Phansalskar N. et al. Адаптивная локальная пороговая установка для обнаружения ядер в цитологических изображениях, окрашенных разнообразием.Международная конференция по связи и обработке сигналов (ICCSP), 2011 г., стр. 218-220.

В этом методе порог t вычисляется как:

 t = среднее * (1 + p * exp(-q * среднее) + k * ((stdev / r) - 1)) 

, где означает , а стандартное отклонение — местное среднее и стандартное отклонение соответственно.
Phansalkar рекомендует k = 0,25, r = 0,5, p = 2 и q = 10. В этом плагине k и r — это параметры 1 и 2 соответственно, но значения p и q фиксированы.
Параметр 1 : значение k. Значение по умолчанию — 0,25. Любое число, отличное от 0, изменит свое значение.
Параметр 2 : значение r. Значение по умолчанию — 0,5. Это значение отличается от значения Sauvola, поскольку оно использует нормализованную интенсивность изображения. Любое число, отличное от 0, изменит свое значение.
Реализовано на основе бумажного описания Phansalkar, хотя в этой версии используется круглое, а не прямоугольное локальное окно.


Саувола

Реализует пороговый метод Sauvla, который является разновидностью

Niblack.
 пикселей = (пиксель > среднее * (1 + k * (стандартное_отклонение / r - 1))) ? объект : фон 

Параметр 1 : значение k.Значение по умолчанию — 0,5. Любое число, отличное от 0, изменит свое значение.
Параметр 2 : значение r. Значение по умолчанию — 128. Любое число, отличное от 0, изменит свое значение на

.
  1. Sauvola, J и Pietaksinen, M (2000), «Адаптивная бинаризация изображения документа», Распознавание образов 33(2): 225-236

На основе подпрограмм ME Celebi Fourier_0.8. http://sourceforge.net/projects/fourier-ipal

Задняя часть

Пороговое значение изображения

Пороговое определение изображения — это простая форма сегментации изображения.Это способ создания бинарного изображения из изображения в градациях серого или полноцветного изображения. Обычно это делается для того, чтобы отделить «объект» или пиксели переднего плана от пикселей фона, чтобы облегчить обработку изображения.

В этом примере вы будете использовать IMAGE_THRESHOLD для автоматического вычисления отдельных пороговых значений для одного изображения с использованием разных алгоритмов. Затем вы будете использовать каждое пороговое значение для создания отдельных изображений, что позволит вам сравнивать результаты различных алгоритмов.

             
 данные = READ_IMAGE(FILEPATH('MagnaCarta1.png», $ 
     SUBDIRECTORY=['примеры', 'данные'])) 
 view_orig = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные) 

IDL Отображает изображение (слева внизу):

             
 гист = BYTSCL(ГИСТОГРАММА(данные)) 
 hist_plot = ГРАФИК(хист) 

Сначала примените алгоритм по умолчанию, ISODATA:

 iso_result = IMAGE_THRESHOLD(данные, ПОРОГ=t, /BYIMAGE) 
   
             
 ПРИНТ, т 

IDL отображает:

 165 
   
             
             
 данные [ГДЕ (iso_result EQ 0)] = 0 
 iso_view = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные) 

Изображение после применения алгоритма ISODATA:

Теперь используйте второй алгоритм, OTSU:

 data2 = READ_IMAGE(FILEPATH('MagnaCarta1.png», $ 
     SUBDIRECTORY=['примеры', 'данные'])) 
 otsu_result = IMAGE_THRESHOLD(data2, THRESHOLD=o, /BYIMAGE, /OTSU) 
   
             
 ПЕЧАТЬ, или 

IDL отображает:

 163 
   
             
             
 данные2[ГДЕ(otsu_result EQ 0)] = 0 
 otsu_view = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные2) 

Изображение после применения алгоритма OTSU:

Применить третий алгоритм, МОМЕНТЫ:

 data3 = READ_IMAGE(FILEPATH('MagnaCarta1.png», $ 
     SUBDIRECTORY=['примеры', 'данные'])) 
 moment_result = IMAGE_THRESHOLD(data3, THRESHOLD=m, /BYIMAGE, /MOMENTS) 
   
             
 ПРИНТ, м 

IDL отображает:

 162 
   
             
             
 data3[ГДЕ(moments_result EQ 0)] = 0 
 moment_view = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные3) 
   

Изображение после применения алгоритма MOMENTS:

   

Применить четвертый алгоритм, MAXENTROPY:

 data4 = READ_IMAGE(FILEPATH('MagnaCarta1.png», $ 
     SUBDIRECTORY=['примеры', 'данные'])) 
 entr_result = IMAGE_THRESHOLD(data4, THRESHOLD=e, /BYIMAGE, /MAXENTROPY) 
   
             
 ПЕЧАТЬ, e 

IDL отображает:

 137 
   
             
             
 data4[ГДЕ(entr_result EQ 0)] = 0 
 entr_view = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные4) 
   

Изображение после применения MAXENTROPY:

Примечание: На этом изображении выше мы начинаем видеть некоторую четкость букв в затененной области в нижней четверти изображения.

Применить следующий алгоритм, MINERROR:

 data5 = READ_IMAGE(FILEPATH('MagnaCarta1.png', $ 
     SUBDIRECTORY=['примеры', 'данные'])) 
 minrr_result = IMAGE_THRESHOLD(data5, THRESHOLD=r, /BYIMAGE, /MINERROR) 
   
             
 ПЕЧАТЬ, р 

IDL отображает:

 197 
   
             
             
 data5[ГДЕ(minerr_result EQ 0)] = 0 
 minrr_view = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные5) 

Изображение после применения MINERROR:

Применить окончательный алгоритм, MEAN:

 data6 = READ_IMAGE(FILEPATH('MagnaCarta1.png», $ 
     SUBDIRECTORY=['примеры', 'данные'])) 
 средний_результат = IMAGE_THRESHOLD(данные6, ПОРОГ=a, /BYIMAGE, /MEAN) 
   
             
 ПЕЧАТЬ, 

IDL отображает:

 186 
   
             
             
 data6[ГДЕ(mean_result EQ 0)] = 0 
 среднее_просмотр = ИЗОБРАЖЕНИЕ (данные6) 

Изображение после применения алгоритма MEAN:

Как видно из приведенных выше примеров, каждый алгоритм не работает одинаково хорошо на этом конкретном изображении.Возможно, вам придется попробовать каждый алгоритм отдельно, чтобы решить, полезно ли его использование в вашей ситуации.

Пороговое значение — skimage v0.20.0.dev0 docs

Пороговое значение — skimage v0.20.0.dev0 docs

Примечание

Нажмите здесь чтобы загрузить полный код примера или запустить этот пример в браузере через Binder

Пороговое значение используется для создания бинарного изображения из изображения в градациях серого.

 импортировать matplotlib.pyplot как plt
из данных импорта skimage
из skimage.filters импортировать threshold_otsu
 

Мы покажем, как применять один из этих алгоритмов пороговой обработки. Метод Оцу вычисляет «оптимальный» порог (отмечен красной линией на графике). гистограмму ниже) за счет максимизации дисперсии между двумя классами пикселей, которые разделены порогом. Соответственно, этот порог минимизирует внутриклассовая дисперсия.

 изображение = data.camera()
обмолот = порог_оцу (изображение)
двоичный = изображение> молотить

рис., оси = пл.подзаголовки (ncols = 3, figsize = (8, 2.5))
топор = оси.ravel()
ax[0] = plt.subplot(1, 3, 1)
ax[1] = plt.subplot(1, 3, 2)
ax[2] = plt.subplot(1, 3, 3, sharex=ax[0], sharey=ax[0])

топор[0].imshow(изображение, cmap=plt.cm.gray)
топор[0].set_title('Оригинал')
топор[0].ось('выкл')

топор[1].hist(image.ravel(), bins=256)
топор[1].set_title('Гистограмма')
топор[1].axvline(thresh, color='r')

ax[2].imshow(двоичный, cmap=plt.cm.gray)
топор[2].set_title('Пороговое значение')
топор[2].ось('выкл')

plt.show()
 

Если вы не знакомы с деталями различных алгоритмов и лежащих в основе предположений, часто трудно понять, какой алгоритм даст лучшие результаты.Поэтому Scikit-image включает функцию для оценки алгоритмы пороговой обработки, предоставляемые библиотекой. С первого взгляда вы можете выбрать лучший алгоритм для ваших данных без глубокого понимания их механизмы.

Общее время работы скрипта: ( 0 минут 1,435 секунды)

Галерея, созданная Sphinx-Gallery

Мы надеемся, что этот пример был полезен. Если у вас есть вопросы без ответа в нашей документации, вы можете задать их на Изображение.СК Форум, где присутствуют разработчики и пользователи scikit-image.

Как порог серьезных травм влияет на автомобильные аварии

Когда вы начинаете вести дело о возмещении ущерба в результате автомобильной аварии, это может быть довольно страшно и запутанно. Во-первых, у вас есть страховые компании, которые бьют вас низкими предложениями, которые намного ниже той, что, как вы знаете, стоит ваша авария, у вас есть люди, угрожающие вам нулевой выплатой, если вы не подпишетесь, а затем вы слышите странные термины, такие как «порог серьезной травмы», которого вы даже не понимаете.

В конце концов, многие из этих сумасшедших вещей являются лишь неотъемлемой частью процесса, и вам, возможно, вообще не придется беспокоиться об этом пороге. Узнайте о пороге серьезных травм, о том, как он влияет на сравнительные законы штата Теннесси о неисправностях и о том, как юрист по автомобильным авариям может помочь разобраться в тумане.

Что такое порог серьезной травмы?

Порог серьезного травматизма — это концепция, которая существует в штатах автострахования без вины. В этих штатах вместо того, чтобы подавать иск против другой стороны в аварии, вы подаете иск против своей собственной страховой компании, которая затем решает, будут ли они добиваться компенсации по страховке другого лица без вашего участия.

В этих штатах единственный способ подать иск против другого человека и выйти за рамки соображений отсутствия вины — это причинить вам вред сверх определенного критерия, установленного штатом. Этот критерий является порогом серьезных травм. Он сильно варьируется от штата к штату. В одном штате, если ваша травма стоит 10 000 долларов, вы можете подать иск; в другом он может стоить 50 000 долларов или даже больше.

Почему это не имеет значения в Теннесси

Теннесси не является штатом без вины, поэтому порог серьезных травм здесь не применяется.Скорее, наше государство использует так называемую модифицированную систему сравнительной небрежности. В этой системе кто-то всегда считается «виновным» в автомобильной аварии и, таким образом, несет ответственность за возмещение ущерба другой стороне.

Однако это не ситуация «все или ничего». Скорее, государство признает, что иногда люди разделяют вину за несчастные случаи, и степень вашей ответственности может соответственно уменьшить сумму, которую вы получаете.

Предположим, например, что ваша авария стоит 18 000 долларов, но в ходе дела установлено, что вы несете 30% ответственности из-за того, что вы что-то сделали или не сделали.В этом случае ваша награда будет уменьшена настолько, что вы получите только 12 000 долларов премии.

Кроме того, в модифицированной сравнительной небрежности, если вы считаетесь ответственным не менее чем на 50%, вы вообще не можете получить какую-либо компенсацию.

Работа с юристом по автомобильным авариям

По этой причине, если вы пострадали из-за халатности другого водителя в Теннесси, обязательно обратитесь за помощью к опытному и знающему юристу по автомобильным авариям. Адвокат будет знать, как защитить ваши права, убедиться, что вас считают жертвой, и поможет вам получить максимальную компенсацию по вашему делу.Если вы оказались в такой ситуации, позвоните юристам Mitch Grissim and Associates, чтобы получить дополнительную информацию или назначить бесплатную консультацию уже сегодня.

К Митч Гриссим и партнеры | опубликовано 2 мая 2017 г.

Как быстро я должен ехать, чтобы получить билет на фоторадар?

Выставляют ли фоторадары штраф, если скорость превышает лимит на 1 км/ч? Или есть порог, скажем, в 5 км/ч, прежде чем кто-то получит билет? – Джеймс

Если вас поймают на камеру, если вы превысите лимит хотя бы на 1 км/ч, вы можете получить штраф, говорят в полиции.

Но в большинстве городов вам, вероятно, придется ехать немного быстрее. Насколько быстрее? Хороший вопрос.

Например, полиция Калгари говорит, что существует «разумный буфер» между объявленным ограничением скорости и скоростью, с которой вы должны ехать, чтобы получить билет на фоторадар, но они не говорят, что это такое.

«Мы не выпускаем эту скорость», — сказала Линдси Николук из отдела по связям с общественностью полиции Калгари в электронном письме. «Это может фактически создать новое ограничение скорости».

В 2020 году полиция Калгари выписала 219 670 штрафов за фоторадар — на 50 604 билета меньше, чем в 2019 году.

Полиция Калгари не указала минимальную скорость, превышающую установленный лимит в этих билетах.

В декабре 2020 года, последнем месяце с доступной информацией, средняя скорость для всех билетов на фоторадар в Калгари была на 16 км/ч выше ограничения.

Максимальная скорость была 127 км/ч в зоне 60 км/ч. Это на 67 км/ч больше нормы.

Полиция других провинций не сообщила, существует ли определенная скорость срабатывания их фоторадаров.

Говорят, что лучший способ избежать штрафа за превышение скорости — это превысить скорость.

«Все, что я могу вам сказать, это то, что вы должны соблюдать лимит», — сказал сержант. Мари-Мишель Мур, пресс-секретарь Sûreté du Québec. «Пока вы превышаете лимит, вы можете получить билет».

Торонто тоже не раскроет свой порог. Но в интервью Newstalk 1010 в 2019 году Spt. Скотт Баптист, глава службы дорожного движения полиции Торонто, сказал, что не ожидает штрафов за автомобили, которые превышают лимит на 1 км/ч.

«Одна из вещей, которая действительно очень важна, — это поддерживать общественную поддержку», — сказал Баптист.«Нам нужно, чтобы люди поняли, что (фоторадар) разумно, а не экстремально. Это не развод на деньги. Мы пытаемся заставить людей действительно соблюдать правила».

Не так быстро?

В то время как билеты с фоторадаров принимаются машиной, билеты выдаются людьми, сообщили в полиции.

«Обученные и квалифицированные сотрудники полиции, назначенные провинцией, просматривают каждое изображение, чтобы убедиться, что транспортное средство нарушает правила и что информация о транспортном средстве верна», — сказал Николюк из полиции Калгари.«Билеты рассылаются по почте зарегистрированным владельцам, если очевидно, что транспортное средство совершило нарушение скорости или проезда на красный свет.

Несмотря на то, что за билеты на фоторадар взимается тот же штраф, что и за билеты, выдаваемые полицией, они не имеют недостатков и не заносятся в ваш водительский стаж.

Это потому, что они не могут доказать, кто был за рулем. Они просто видят ваш номерной знак.

Есть свидетельства того, что фоторадар удерживает людей от превышения скорости. Исследование, проведенное в 2017 году исследователями из Университета Альберты, показало, что наличие фоторадарных фургонов в Эдмонтоне снижает скорость на 19 процентов, даже после того, как фургоны исчезли.

Но правительственная проверка 2018 года показала, что фоторадары приносят около 220 миллионов долларов дохода в год при снижении общего количества столкновений примерно на 1,4%.

В декабре 2019 года Онтарио утвердил новые правила, позволяющие городам использовать автоматические камеры контроля скорости.

Торонто начал выдавать билеты на фоторадар в июле прошлого года. К концу ноября было выдано более 53 000 билетов на фоторадар.

Похоже, билеты замедляют движение людей. Город сообщил, что количество билетов уменьшается с каждым месяцем — например, в июле было более 22 300 билетов, а в октябре — только 5174.