> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://primer2.dynamobim.org/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://primer2.dynamobim.org/ru/6_custom_nodes_and_packages/6-2_packages/5-zero-touch.md).

# Импорт Zero Touch

### Что такое Zero-Touch

Импорт Zero-Touch — это метод, позволяющий легко и быстро импортировать библиотеки C# одним щелчком мыши. Приложение Dynamo считывает общие методы из файла *DLL* и преобразует их в узлы Dynamo. Функцию Zero-Touch можно использовать для разработки пользовательских узлов и пакетов, а также для импорта внешних библиотек в среду Dynamo.

!

> 1. Файлы DLL
> 2. Узлы Dynamo

Zero-Touch позволяет импортировать библиотеки, в том числе разработанные не в Dynamo, и создавать наборы новых узлов. Эта функция является воплощением принципа кросс-платформенности, на котором основывается проект Dynamo.

В этом разделе показан процесс импорта сторонней библиотеки с помощью функции Zero-Touch. Дополнительные сведения о разработке пользовательской библиотеки Zero-Touch см. на [странице справки Wiki по работе с Dynamo](https://github.com/DynamoDS/Dynamo/wiki/Zero-Touch-Plugin-Development).

### Пакеты Zero-Touch

Пакеты Zero-Touch являются хорошим дополнением к пользовательским узлам. В таблице ниже приведены некоторые пакеты, в которых используются библиотеки C#. Дополнительные сведения о пакетах см. в разделе [Пакеты](/ru/a_appendix/a-3_packages.md) приложения.

| **Логотип/изображение** | **Имя**                                                                     |
| ----------------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
|                         | [Mesh Toolkit](https://github.com/DynamoDS/Dynamo/wiki/Dynamo-Mesh-Toolkit) |
|                         | [Dynamo Unfold](http://dynamobim.com/dynamounfold/)                         |
|                         | [Rhynamo](http://www.case-inc.com/blog/what-is-rhynamo)                     |
|                         | [Optimo](https://github.com/BPOpt/Optimo)                                   |

## Практикум. Импорт AForge

В этом примере мы рассмотрим процесс импорта внешней библиотеки [AForge](http://www.aforgenet.com) в формате *DLL*. AForge — это мощная библиотека, поддерживающая широкий спектр функциональных возможностей — от обработки изображений до искусственного интеллекта. При выполнении приведенных ниже упражнений по обработке изображений мы будет обращаться к классу Imaging этой библиотеки.

Для начала скачайте AForge. На [странице загрузки AForge](http://www.aforgenet.com/framework/downloads.html) нажмите *\[ Download Installer ]*, дождитесь завершения загрузки и выполните установку.

Создайте новый файл в Dynamo и выберите *«Файл» > «Импорт библиотеки...»*.

!

Затем найдите файл DLL.

!

> 1. В появившемся окне перейдите к подпапке Release в папке установки AForge. Путь к папке, скорее всего, будет выглядеть таким образом: *C:\Program Files (x86)\AForge.NET\Framework\Release*.
> 2. **AForge.Imaging.dll:** в рамках данного примера нам требуется только этот файл библиотеки AForge. Выберите этот файл *DLL* и нажмите *Открыть*.

В Dynamo на панели инструментов «Библиотека» должна появиться группа узлов **AForge**. Теперь библиотека для работы с изображениями AForge доступна непосредственно в приложении для визуального программирования.

!

### Упражнение 1. Выделение границ

> Скачайте файл с примером, щелкнув ссылку ниже.
>
> Полный список файлов примеров можно найти в приложении.

Выполнив импорт библиотеки, можно приступать к первому несложному упражнению (*01-EdgeDetection.dyn*). Сначала мы выполним базовую обработку стандартного изображения и посмотрим, как AForge осуществляет фильтрацию изображений. Затем мы воспользуемся узлом *Watch Image* для отображения результатов и применим к изображению фильтры Dynamo, аналогичные фильтрам приложения Photoshop.

Для импорта изображений добавьте узел **File Path** в рабочую область и выберите файл soapbubbles.jpg в папке материалов для упражнения (источник изображения: [flickr](https://www.flickr.com/photos/wwworks/667298782)).

!

Узел File Path предоставляет путь к выбранному изображению в виде строки. Теперь необходимо преобразовать его в пригодный для использования файл изображения в Dynamo.

!

> 1. Используйте узел **File From Path**, чтобы преобразовать путь к файлу в изображение в среде Dynamo.
> 2. Соедините узел **File Path** с узлом **File.FromPath**.
> 3. Чтобы преобразовать файл в изображение, используйте узел **Image.ReadFromFile**.
> 4. Наконец, чтобы увидеть результат, перетащите узел **Watch Image** в рабочую область и соедините его с **Image.ReadFromFile**. Мы еще не воспользовались библиотекой AForge, но уже успешно импортировали изображение в Dynamo.

В разделе AForge.Imaging.AForge.Filters (в меню навигации) доступен широкий выбор фильтров. Мы воспользуемся одним из них, чтобы обесцветить изображение в соответствии с пороговыми значениями.

!

> 1. Перетащите в рабочую область три регулятора и задайте для них диапазоны от 0 до 1 с шагом 0,01.
> 2. Добавьте в рабочую область узел **Grayscale.Grayscale**. Это фильтр AForge, который позволяет применить к изображению оттенки серого. Соедините три регулятора, добавленные в шаге 1, с элементами cr, cg и cb. Задайте для верхнего и нижнего регуляторов значение 1, а для среднего — 0.
> 3. Чтобы применить оттенки серого, нам нужно задать действие, которое будет выполняться с изображением. Для этого используется узел **BaseFilter.Apply**. Соедините выходной параметр image с входным параметром image, а выходной параметр **Grayscale.Grayscale** с входным параметром baseFilter.
> 4. Соедините этот узел с новым узлом **Watch Image**, и вы получите обесцвеченное изображение.

Благодаря заданию пороговых значений для красного, зеленого и синего цветов можно управлять тем, как именно будет обесцвечиваться изображение. Пороговые значения задаются через входные параметры узла **Grayscale.Grayscale**. Обратите внимание, что изображение выглядит довольно тусклым. Это вызвано тем, что для регулятора зеленого цвета задано значение 0.

!

> 1. Задайте для верхнего и нижнего регуляторов значение 0, а для среднего — 1. В результате полученное обесцвеченное изображение становится более контрастным.

Теперь применим к полученному обесцвеченному изображению еще один фильтр. Поскольку изображение обладает определенной контрастностью, мы попробуем применить к нему функцию выделения границ.

!

> 1. Добавьте узел **SobelEdgeDetector.SobelEdgeDetector** в рабочую область.
> 2. Соедините его с узлом **BaseUsingCopyPartialFilter.Apply** и соедините обесцвеченное изображение с входным параметром изображения этого узла.
> 3. В результате мы получаем новое изображение, в котором оператор Собеля выделил все обнаруженные границы.

В результате применения инструмента выделения границ мы получили увеличенное изображение пузырьков, границы которых выделены с помощью пикселей. В библиотеке AForge есть инструменты, которые позволяют использовать подобные результаты для создания геометрии Dynamo. Мы рассмотрим их в следующем упражнении.

!

### Упражнение 2. Создание прямоугольников

Теперь, когда мы ознакомились с базовыми возможностями обработки изображений, можно приступить к использованию изображений для создания геометрии Dynamo. Ваша минимальная задача в рамках этого упражнения — выполнить так называемую *быструю трассировку* изображения с помощью AForge и Dynamo. Пока что в целях простоты мы ограничимся извлечением прямоугольников из опорного изображения, однако в AForge доступны инструменты и для более сложных операций. В этом упражнении мы используем файл *02-RectangleCreation.dyn* из загруженного набора материалов для упражнения.

!

> 1. С помощью узла File Path задайте путь к файлу grid.jpg в папке материалов для упражнения.
> 2. Соедините последовательно оставшиеся узлы, как показано выше, чтобы отобразить грубую параметрическую сетку.

На следующем шаге мы зададим белые прямоугольники из этого изображения в качестве опорных объектов и преобразуем их в геометрию Dynamo. Библиотека AForge включает множество мощных инструментов компьютерного распознавания образов. В этом упражнении будет использован один из ключевых инструментов под названием [BlobCounter](http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/d7d5c028-7a23-e27d-ffd0-5df57cbd31a6.htm).

!

> 1. После добавления узла BlobCounter в рабочую область необходимо выполнить обработку изображения (аналогично использованию инструмента **BaseFilter.Apply** в предыдущем упражнении).

К сожалению, найти узел обработки изображений Process Image в библиотеке Dynamo может быть затруднительно. Это связано с тем, что эта функция может быть не видна в исходном коде библиотеки AForge. Чтобы обойти эту проблему, потребуется временное решение.

!

> 1. Добавьте узел Python в рабочую область и вставьте в него следующий код. Этот код позволяет импортировать библиотеку AForge, а затем обработать импортированное изображение.

```
import sys
import clr
clr.AddReference('AForge.Imaging')
from AForge.Imaging import *

bc= BlobCounter()
bc.ProcessImage(IN[0])
OUT=bc
```

При соединении порта вывода image с портом ввода узла Python последний выдает результат AForge.Imaging.BlobCounter.

!

Следующие шаги включают в себя операции, требующие определенного опыта работы с [API-интерфейсом обработки изображений AForge](http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/d087503e-77da-dc47-0e33-788275035a90.htm). Это не значит, что для работы с Dynamo обязательно нужно обладать этими знаниями. Мы сделали это в целях демонстрации гибких возможностей работы с внешними библиотеками в среде Dynamo.

!

> 1. Соедините порт вывода узла сценария Python с узлом BlobCounterBase.GetObjectRectangles. При этом объекты изображения считываются в соответствии с заданным пороговым значением, после чего квантифицированные прямоугольники извлекаются из пиксельного пространства.

!

> 1. Добавьте еще один узел Python в рабочую область, соедините его с узлом GetObjectRectangles и введите в него код, указанный ниже. В результате создается упорядоченный список объектов Dynamo.

```
OUT = []
for rec in IN[0]:
	subOUT=[]
	subOUT.append(rec.X)
	subOUT.append(rec.Y)
	subOUT.append(rec.Width)
	subOUT.append(rec.Height)
	OUT.append(subOUT)
```

!

> 1. Добавьте узел Transpose к порту вывода узла Python из предыдущего шага. Создаются четыре списка, содержащие значения координат X и Y, а также ширины и высоты для каждого прямоугольника.
> 2. С помощью узла Code Block упорядочим данные таким образом, чтобы их можно было использовать в узле Rectangle.ByCornerPoints (см. код ниже).

```
recData;
x0=List.GetItemAtIndex(recData,0);
y0=List.GetItemAtIndex(recData,1);
width=List.GetItemAtIndex(recData,2);
height=List.GetItemAtIndex(recData,3);
x1=x0+width;y1=y0+height;
p0=Autodesk.Point.ByCoordinates(x0,y0);
p1=Autodesk.Point.ByCoordinates(x0,y1);
p2=Autodesk.Point.ByCoordinates(x1,y1);
p3=Autodesk.Point.ByCoordinates(x1,y0);
```

Вы увидите массив прямоугольников, представляющих белые квадраты на изображении. Таким образом, с помощью программирования мы смогли выполнить операцию, аналогичную быстрой трассировке в программе Adobe Illustrator.

Теперь нам нужно удалить из изображения все лишнее. Увеличив масштаб, вы увидите маленькие прямоугольники, которые требуется удалить.

!

Теперь напишем коды, чтобы избавиться от ненужных прямоугольников.

!

> 1. Вставьте узел Python между узлом GetObjectRectangles и другим узлом Python. Приведенный ниже код для этого узла позволяет удалить все прямоугольники, размер которых меньше заданного значения.

```
rectangles=IN[0]
OUT=[]
for rec in rectangles:
 if rec.Width>8 and rec.Height>8:
  OUT.append(rec)
```

Удалив лишние прямоугольники, мы можем поэкспериментировать и создать поверхность из прямоугольников, а затем выдавить их на глубину, соответствующую их площади.

!

Наконец, измените значение both\_sides на false, чтобы получить выдавливание в одном направлении. Если залить то, что у нас здесь получилось, эпоксидной смолой, то у нас был бы модный столик в стиле хай-тек.

!

Мы выполнили несколько простых упражнений, однако процедуры, которые здесь рассматривались, можно использовать гораздо более интересным образом для самых разных целей. Возможности компьютерного распознавания образов применимы в широчайшем спектре процессов, таких как сканирование штрихкодов, подгонка перспективы, [наложение данных проекции](https://www.youtube.com/watch?v=XSR0Xady02o), [дополненная реальность](http://aforgenet.com/aforge/articles/gratf_ar/) и многое другое. Дополнительные темы по работе с библиотекой AForge, связанные с этим упражнением, см. в [данной статье](http://aforgenet.com/articles/shape_checker/).