Содержание

фото и описание хренового гриба

Среди пластинчатых грибов из рода паутинников встречаются многочисленные ядовитые виды. Наибольшую опасность для грибников и их здоровья представляет собой валуй ложный.

Он также известен под народным названием «хреновый гриб». В научной и специальной литературе его описание можно прочитать под наименованием гебелома.

На территории нашей страны валуй ложный — привычный обитатель лесов и полей.

Растет большими колониями и привлекает внимание неопытных любителей «тихой охоты» в осеннее время года, когда съедобные грибы присутствуют в большом разнообразии, но в таком количестве, в котором произрастает гебелома.

Произрастает во всех регионах России. Для вегетации ему требуется влажная легкая почва и достаточное количество света в течение дня. Любимое место роста — обочины лесных дорог и открытые опушки. Время активного плодоношения приходится на период с начала августа и до конца октября.

Гебелому часто путают со съедобным видом валуя, который относится к роду сыроежек. Эти два гриба имеют схожую внешность, но кардинально различаются своим химическим составом. Отличительный признак — резкий запах хрена, который вы почувствуете сразу же, как только срежете этого представителя лесного царства.

Ни в коем случае нельзя брать к себе в корзинку в надежде на то, что дома рассмотрите его поближе. Характерный запах выделяют только свежесрезанные особи. После длительной транспортировки запах полностью исчезает. Вы не сможете отличить ложный валуй от съедобных грибов.

Описание ложного валуя с фото

Посмотрите внимательно на фото ложного валуя (гебеломы). Как видите, отличить этот достаточно крепкий и съедобный на внешний вид гриб достаточно сложно. Он успешно маскируется под привычные нам сыроежковые типы.

Из описания ложного валуя можно выделить основные характеристики его внешнего вида и строения. Это массивная крепкая шляпка, которая может вырастать в течение всего срока вегетации до 10 см в диаметре. Как правило, в составе обширной колонии вы можете сразу обнаружить разнообразие экземпляров, у которых размеры шляпок будут колебаться от 2 до 8 см. Более старые экземпляры обладают растрескавшейся поверхностью шляпки. По мере старения гриб буквально рассыпается в труху.

Наружная поверхность шляпки имеет выпуклую форму. Покрыта тонкой гладкой пленочкой светлого коричневого цвета с желтоватым оттенком. В центре можно увидеть пятно более темного цвета.

С обратной стороны шляпки видны широкие массивные пластинки с бурым оттенком. На них отчетливо видны темные пятна. При влажной погоде на месте этих пятен образуются скопления жидкости, которые легко обнаружить в виде капелек воды невооруженным взглядом. При вызревании спорового порошка образуются своеобразные борозды коричневого цвета.

При разломе шляпки видна белая мякоть с кремовым оттенком. Вкус — неприятный, горький. Издает характерный запах хрена или гнилой редьки.

Ножка гриба — крепкая и полая внутри. На срезе не выделяется млечная жидкость. Цвет ножки — белый, кремовый. Максимальная длина достигает 7 см. Может быть покрыта тонким слоем светлых чешуек.

В отличие от съедобных типов грибов валуй ложный никогда не поражается вредителями и не бывает червивым.

Характерные признаки отравления

Гебелома очень слабо изучена биологами и химиками. Но уже по имеющимся данным можно утверждать, что в мякоти гриба содержаться сложные токсические соединения. Многие из этих ядов не известны официальной науке. В соответствии с этим не существует специфических антидотов, которые могли бы их нейтрализовать в организме человека.

Ученые сходятся во мнении, что эти вещества обладают курареподобным действием. У пострадавшего пациента может наблюдаться асфиксия, которая из слабого приступу удушья быстро переходит в полный паралич скелетных мышц, обеспечивающих процесс дыхания. В дальнейшем поражается дыхательный центр. Человек погибает от банального удушья спустя 20-30 минут.

Вторая группа ядов, входящих в ложный валуй, отличается паралитическим действием, оказываемым на нервные клетки. Это может спровоцировать спутанность сознания, потемнение в глазах, сухость во рту, сильную головную боль, параличи нижних и верхних конечностей.

Первые признаки отравления проявляются уже спустя 10 минут после приема гебеломы в пищу. Человек испытывает сильную жажду, которая переходит в рвоту. Начинают развиваться мозговые симптомы. Появляется чувство затруднения дыхания. Необходимо срочно вызвать бригаду скорой помощи и приступить к промыванию желудка от остатков ядовитых грибов.

🍄 Ложный валуй (Hebeloma crustuliniforme) — Ядовитые грибы, описание, фото

Ложный валуй (Гебелома клейкая, Хреновый гриб)

Описание:

Ложный валуй или Гебелома клейкая — один из видов грибов, принадлежащих роду Гебелома. 

Форма шляпки Ложного валуя зависит от возраста гриба. У только появившихся она выпукло-округлая, с подвернутыми краями. У взрослых — уплощенная или слегка вогнутая внутрь. Гладкая на ощупь кожица бывает как сухой, так и клейкой. Окраска головного убора варьируется от светло-желтого до кирпично-коричневого цвета, края всегда белые. Диаметр доходит до 10 см.

Пластинки приросшие, многочисленные, серые или коричневые. На внешней стороне отчетливо видны капельки жидкости.

Ножка цилиндрической формы, утолщенная в нижней части. Высота и диаметр составляют 8 и 2 см. соответственно. На поверхности мучнистый налет. У молодых грибов плотная, у взрослых полая.

Мякоть плотная, с неприятным запахом. Чем старше гриб, тем она темнее. Старые Ложные валуи рассыпаются в труху при малейшем прикосновении.

Произрастание:

Ложный валуй произрастает в регионах с умеренным климатом. С конца лета и до первых заморозков в лиственных и хвойных лесах, на опушках, в парках и вдоль дорог появляются большие группы этих грибов. Часто они формируют знаменитые «ведьмины кольца». 

Съедобность:

Как и большинство видов рода Гебелома, Ложный валуй ядовит. Содержащиеся в нем токсины еще мало изучены. Одни затрудняют дыхание, другие воздействуют на двигательный аппарат. Признаки отравления (жажда, колики, рвота, понос) проявляются быстро. При немедленном обращении за медицинской помощью шансы на полное выздоровление велики.

Цвет спор:

Коричневый.

Время плодоношения:

Август–ноябрь.

Сходные виды:

Ложный валуй, как уже видно по названию, напоминает представителя рода Сыроежка — Валуй, который считается условно-съедобным и требует обработки. Отличить «двойников» очень просто. У Гебеломы клейкой есть народное название — Хреновый гриб. При надломе плодового тела чувствуется характерный резкий запах. Правда, аромат больше напоминает редьку. Очень важно обнаружить амбре сразу, до того, как ядовитый гриб попадет в общую корзину. Отличительный признак Ложного валуя через некоторое время исчезает.

Еще одна характерная черта этого гриба — он никогда не бывает червивым. 

Редакция LePlants.ru

Хреновый гриб ложный валуй — Ogorod.guru

В научных справочниках валуй ложный назван гебеломой клейкой, а в народе его окрестили «хреновым грибом». Его токсины имеют характерные особенности, дающие представление о ядовитости.

Наглядные фото и описание ложных грибов валуев поможет сделать отличие от съедобных видов.

Как выглядит ложный валуй и как отличить его от настоящего

Латинское название: Hebeloma crustuliniforme.

Семейство: Строфариевые.

Синонимы: «хреновый гриб», ложный валуй, гебелома корочковидная.

Шляпка: в диаметре до 10 см, имеет аккуратно-выпуклую форму и подвёрнутые края. В зрелом возрасте шляпка выгибается вовнутрь и становится плотной. Поверхность гладкая, но клейкая, жёлтого цвета с белыми краями. Иногда встречаются шляпки с красноватым и даже кирпичным оттенком.

Ножка: диаметр до 2,5 см, высота до 9 см, бело-палевого оттенка, с утолщением к основанию и мучнистым налётом.

Мякоть: толстая, уплотнённая, с горьким вкусом и неприятным запахом свежей редьки. Цвет мякоти кремовый или белый, в зрелом возрасте оттенок становится темнее.

Пластинки: приросшие и часто расположенные, серого или белого цвета у молодых экземпляров, буро-жёлтого со светлыми краями у старых плодовых тел. По всей поверхности пластинок видны капли экссудата, которые при высыхании становятся чёрными.

Съедобность: ядовитый гриб с неприятным запахом и горькой мякотью.

Сходства и отличия: гебелома клейкая или валуй ложный имеет сходства с некоторыми ядовитыми двойниками: гебеломой углелюбной, гебеломой опоясанной и гебеломой горчичной.

Углелюбная отличается маленькими размерами, шляпкой тёмного цвета, мягкой ножкой и местом произрастания – на выгоревших участках леса.

Опоясанная отличается коричневой шляпкой, а также более тонкой ножкой.

Горчичная отличается меньшими размерами, редкими пластинками и практически не липкой поверхностью шляпки.

Гебелому клейкую грибники часто путают также со съедобными сыроежками. Отличительный признак – неприятный и резкий запах хрена гебеломы на месте среза или надлома. Поэтому, если срывая плодовое тело вы услышали неприятный аромат, не берите его ни в коем случае.

Приведённая информация поможет увидеть, как отличить ложный валуй от настоящего, чтобы обезопасить себя и близких от негативных последствий его употребления.

Распространение: растёт на всей территории России, предпочитая влажную, лёгкую почву на открытых опушках лиственных и хвойных лесов, а также по обочинам лесных дорог. Время плодоношения – с середины августа до начала ноября. Предпочитает образовывать микоризу с корнями осины, берёзы и дуба. Можно встретить на Кавказе, в Средней Азии и даже в Австралии.

Ознакомившись с описанием ложных валуев, и узнав, как выглядят эти грибы, можете смело отправляться в лес и собирать съедобные виды.

Единый информационно-развлекательный портал о возможностях туризма и отдыха в Саратовской области.

Поиск по сайту

Вход на сайт

Поиск по региону

Новое на сайте

Аир обыкновенный (лат. Acorus calamus)

Панеолус навозный, или черный (лат. Panaeolus fimicola)

Строфария сине-зелёная (лат. Stropharia aeruginosa)

Памятник погибшим в Великой Отечественной войне

Моховик трещиноватый (лат. Xerocoméllus chrysénteron)

Фазан (лат. Phasianus colchicus)

Перепел (лат. Coturnix coturnix)

Серая куропатка (лат. Perdix perdix)

Фестиваль «Ершовские подсолнухи»

Берега пруда «Сельхозтехника»

Берег у пруда «Широкий ручей»

Большой Караман под Звонаревкой

Водохранилище на реке Мечетка

Водохранилище около села Розовое

Сулакское водохранилище на Иргизе

Пруд Широкий ручей

Берег пруда Ударник

Палаточный отдых на Белом озере

Кемпинг у Красноярского пляжа

Старые ветлы на берегу Курдюма

Курдюмская закрытая поляна

Другие рубрики

Ядовитые и несъедобные грибы

Съедобные ягоды, плоды и травы

Растения Саратовской области

Лекарственные деревья и кустарники

Валуй ложный, или хреновый гриб (Hebeloma crustuliniforme)

Валуй ложный, или хреновый гриб (Hebeloma crustuliniforme)

Народное название гебеломы клейкой – валуй ложный, или хреновый гриб. Это название является «говорящим», так как оно сообщает о запахе гриба.

Описание

история

Фото

читателей (0)

Отзывы

читателей (0)

Видео

файлы (0)

Поехали

вместе (1)

Валуй ложный, или гебелома клейкая (лат. Hebelóma crustulinifórme) — гриб рода Гебелома семейства Паутинниковые по другим данным семейства Строфариевые. По-английски гриб называется «отравленный пирог» (англ. poison pie). Латинское название вида происходит от слова crustula — «пирожок», «корочка». Народное название гебеломы клейкой – валуй ложный, или хреновый гриб. Вообще, хреновыми грибами называют многие виды гебелом, но клейкую чаще всего. Это название является «говорящим», так как оно сообщает о запахе гриба. Это достаточно распространенные грибы, которые можно найти под дубами, березами и осинами. Произрастают они на лесных опушках, полях, лугах и вдоль дорог. Образует микоризу с различными деревьями, растёт на лугах и лесных полянах, на почве в хвойных и лиственных лесах, садах, парках. Плодоносит группами, часто образует кольца. Сезон август — ноябрь, в местах с мягкими зимами её можно встретить и зимой.

Гриб ядовит. Симптомами отравления являются рвота, понос и колики в животе, которые проявляются через несколько часов после потребления. Токсичные вещества гриба до сих пор не были идентифицированы

Шляпка диаметром 4—9 см, сначала полусферическая или округло-коническая с подвёрнутым краем, затем раскрывается до плоской с неровной поверхностью и бугорком в центре. Кожица гладкая и слегка клейкая, светло-жёлтая или желтовато-коричневая, более светлая по краям.

Шляпка в центре более темная, сначала подушковидно-выпуклая, затем плоско-выпуклая с широким бугром, слизистая, позже сухая, гладкая, блестящая. Цвет шляпки может быть от грязно-белого до орехового, иногда кирпично-красный. Поверхность шляпки немного неровная, в центральной части виден маленький бугорок. Кожица шляпки гладкая и немного клейкая. У зрелых экземпляров шляпки высыхают, а слизь пропадает. Окрас шляпки желто-коричневый. Цвет шляпки может быть от грязно-белого до орехового, иногда кирпично-красный. Края шляпки более светлые.

Мякоть компактная, относительно мягкая, белая, с горьким вкусом и неприятным запахом редьки или сырого картофеля, а вкус горький. Пластинки располагаются часто. Сначала они белого цвета, а потом становятся охристыми или серо-коричневыми. Края пластинок всегда светлее. Порой на пластинках можно заметить небольшие прозрачные капельки. В этой прозрачной жидкости находятся зрелые поры, которые дают темные пятна при высыхании. Форма спор миндалевидная. Окрас спорового порошка охристо-коричневый.

Высота ножки составляет 3-8 сантиметров, а диаметр – 1-2 сантиметра. Ножка цилиндрической формы, у основания она может быть утолщенной. У зрелых экземпляров ножки полые внутри. Окрас ножки белый или желто-коричневый. Верхняя часть ножки покрыта налетом, который с легкостью стирается.

Фото читателей посетивших эти места

Если Вы бывали и отдыхали в этих местах поделитесь своими впечатлениями и фотографиями с другими читателями.

Удалить свои фото можно в своем аккаунте на вкладке – фотографии.

Войдите под своим логином, пожалуйста

Отзовы читателей посетивших эти места

Поделитесь своими впечетлениями с другими читателями

Все оставленные отзывы можно посмотреть в Книге отзывов

Войдите под своим логином, пожалуйста

или ведите имя (только буквы, больше 3-х символов):

Поехали отдыхать вместе

Если Вы собираетесь поехать отдыхать в этих местах за грибами или на рыбалку или просто позагорать, то приглашайте в свою компанию единомышленников, отдыхать вместе интересней.

Все оставленные объявления можно посмотреть в Книге поездок

Александр Князев – 30.05.2018

Алексеевский лес

Небольшая компания друзей | Еду в известное место ищу комапанию | Есть места в машине | Едем в леса за Алексеевкой, сегодня. Посмотреть, что там есть сейчас из грибов, заедем на Серебряный родник. Присоединяйтесь кто желает.

Другие предложения:

Степной лиман озера Барское

Охотхозяйство «Динамовские угодья»

Охотхозяйство СОООиР Новобурасского района

Охотничье Хозяйство «Горело-Гайское»

База отдыха «Приречное»

Охотхозяйство “Заячьи ушки”

Охотхозяйство «Большая Таволожка»

Стрелковый тир «Дружина»

Чардымское охотхозяйство СОООиР

Стрелковый клуб «Медведь»

Охотничье хозяйство “Артемида”

© Туристический Саратов, 2019. Все права защищены.

Ядовитые и несъедобные грибы

Валуй ложный, или гебелома клейкая (лат. Hebelóma crustulinifórme) — гриб рода Гебелома семейства Паутинниковые по другим данным семейства Строфариевые. По-английски гриб называется «отравленный пирог» (англ. poison pie). Латинское название вида происходит от слова crustula — «пирожок», «корочка». Народное название гебеломы клейкой – валуй ложный, или хреновый гриб. Вообще, хреновыми грибами называют многие виды гебелом, но клейкую чаще всего. Это название является «говорящим», так как оно сообщает о запахе гриба. Это достаточно распространенные грибы, которые можно найти под дубами, березами и осинами. Произрастают они на лесных опушках, полях, лугах и вдоль дорог. Образует микоризу с различными деревьями, растёт на лугах и лесных полянах, на почве в хвойных и лиственных лесах, садах, парках. Плодоносит группами, часто образует кольца. Сезон август — ноябрь, в местах с мягкими зимами её можно встретить и зимой.

Гриб ядовит. Симптомами отравления являются рвота, понос и колики в животе, которые проявляются через несколько часов после потребления. Токсичные вещества гриба до сих пор не были идентифицированы

Шляпка диаметром 4—9 см, сначала полусферическая или округло-коническая с подвёрнутым краем, затем раскрывается до плоской с неровной поверхностью и бугорком в центре. Кожица гладкая и слегка клейкая, светло-жёлтая или желтовато-коричневая, более светлая по краям.

Шляпка в центре более темная, сначала подушковидно-выпуклая, затем плоско-выпуклая с широким бугром, слизистая, позже сухая, гладкая, блестящая. Цвет шляпки может быть от грязно-белого до орехового, иногда кирпично-красный. Поверхность шляпки немного неровная, в центральной части виден маленький бугорок. Кожица шляпки гладкая и немного клейкая. У зрелых экземпляров шляпки высыхают, а слизь пропадает. Окрас шляпки желто-коричневый. Цвет шляпки может быть от грязно-белого до орехового, иногда кирпично-красный. Края шляпки более светлые.

Мякоть компактная, относительно мягкая, белая, с горьким вкусом и неприятным запахом редьки или сырого картофеля, а вкус горький. Пластинки располагаются часто. Сначала они белого цвета, а потом становятся охристыми или серо-коричневыми. Края пластинок всегда светлее. Порой на пластинках можно заметить небольшие прозрачные капельки. В этой прозрачной жидкости находятся зрелые поры, которые дают темные пятна при высыхании. Форма спор миндалевидная. Окрас спорового порошка охристо-коричневый.

Высота ножки составляет 3-8 сантиметров, а диаметр – 1-2 сантиметра. Ножка цилиндрической формы, у основания она может быть утолщенной. У зрелых экземпляров ножки полые внутри. Окрас ножки белый или желто-коричневый. Верхняя часть ножки покрыта налетом, который с легкостью стирается.

Ложный валуй — это гриб, который представляет большую опасность для здоровья человека, поэтому необходимо уметь распознавать съедобный вид от ядовитого. Визуально его сложно отличить от съедобного гриба, но разница все же имеется, например, резкий запах хрена.

Описание внешнего вида валуя

Шляпка гриба шарообразной конфигурации различной величины, имеет выпуклую форму с загнутыми краями, которые огибают ножку. У валуя постарше эта часть более прямая, чем у молодых экземпляров. Окраска шляпки отличается желтым цветом бурого оттенка.

Валуи имеют пластинки, которые в зависимости от возраста меняют окрас с белого до более темного коричневого тона, относятся к роду Сыроежка.

Ножка валуя может достигать 12 см в высоту и 3 см в диаметре. Цвет светлее, чем у шляпки.

Распространение и сезон плодоношения

Местом произрастания ложных валуев являются лиственные и хвойные леса. Также валуи можно встретить на опушке, поляне, лугах и полях. Валуй растет поодиночке или встречается малыми колониями. Больше любит условия северного умеренного климатического пояса.

В России валуи можно найти в дальневосточном округе. Также он произрастает в странах Средней Азии, на Кавказе.

Период плодоношения начинается в летние месяцы и продолжается до конца ноября. На территориях с более мягкой зимой можно собирать валуи и в холодное время года.

Важно различать валуи ложные и съедобные.

Первичная обработка и приготовление

Часто люди задают вопросы о том, как можно употреблять валуи.

Сначала валуи необходимо вымочить (чаще всего их держат в воде в течение 3 суток), предварительно отделив основание, эту ножку нужно убрать, потому что она не теряет горького вкуса при любом виде обработки. Затем валуи необходимо отварить в течение получаса.

Валуи солят или маринуют на усмотрение грибника. Эти грибы портятся очень быстро: срок годности составляет всего 1 месяц.

Сушить валуи нельзя из-за горького сока.

Опасные двойники

Гебелома углелюбная имеет небольшую шляпку, диаметр которой не более 2 см. Сверху покрыта клейкой слизью. Посередине шляпки находится желто-бурый бугорок. Окрас пластинок грязно-бурый. Высота ножки от 2 до 4 см, толщина не более 0,5 см. Мякоть белого цвета, без специфического запаха, но с горьким привкусом.

Горчичная гебелома — ядовитый экземпляр, диаметр шляпки которого равен 5-15 см. Шляпка имеет плотную структуру, края волнообразные. В центре находится широкий бугорок, а оттенок может изменяться от кремового до красно-бурого. Сверху на кожице есть небольшое количество слизи, сама поверхность шляпки гладкая. Ножка может вырастать до 15 см.

Опоясанная гебелома — диаметр шляпки находится в диапазоне от 4 до 9 см, может быть с бугорком или плоской. Мякоть белого или светло-коричневого оттенка. Высота ножки — до 7 см.

Валуй ложный

Грибы под названием валуи ложные (или клейкий валуй) путают со съедобным валуем. От мякоти данного гриба исходит резкий запах редьки или хрена. Внешне грибы похожи, поэтому рекомендуется ориентироваться на аромат. Нельзя проверять, съедобные валуи или нет, дома, потому что запах за это время может выветриться.

На фото: описание внешних признаков ложного валуя.

В отличие от съедобного вида, ножка ядовитого валуя вся покрыта чешуйками светлого оттенка. У него пластинки выемчатые, края неровные, цвет бледно-желтый.

Ножка прямая, цилиндрической формы, окрас белый. Пробовать на вкус такие валуи категорически запрещается, потому что это ядовитый гриб, содержащий токсины.

Место распространения: хвойные, лиственные леса, больше предпочитает тенистые и влажные территории. Период плодоношения приходится на август — конец октября.

Признаки отравления и первая помощь

Вещества, которые содержит хреновый гриб, являются опасными для человеческого организма. Уровень токсичности здесь высок.

При отравлении ядовитым валуем удар приходится на пищеварительную систему человека. Признаки включают в себя:

  • жидкий стул;
  • чувство тошноты и рвоту;
  • колики;
  • нарушение дыхания;
  • головную боль;
  • жажду;
  • онемение конечностей;
  • ощущение жжения во рту.

Симптомы после употребления проявляются моментально.

Первым делом пострадавшему необходимо очистить пути пищеварительного тракта (промыть желудок), пока токсины не успели смешаться с кровью. Для этого подойдет кипяченая вода или активированный уголь. Необходимо вызвать бригаду скорой помощи.

И немного о секретах

Гебелома — это грибы семейства Паутинниковых. Раньше их причисляли к Строфариевым и Больбитиевым.

Вместо названия гебелома в народе такой гриб часто называют хреновым.

До сих пор этот вид недостаточно изучен в области биологии и химии. Внутри мякоти ложного валуя содержаться токсичные соединения, которые еще не изучены.

“>

Оцените статью:

Поделитесь с друзьями!

Гриб валуй ложный фото и описание

В научных справочниках валуй ложный назван гебеломой клейкой, а в народе его окрестили «хреновым грибом». Его токсины имеют характерные особенности, дающие представление о ядовитости.

Наглядные фото и описание ложных грибов валуев поможет сделать отличие от съедобных видов.

Как выглядит ложный валуй и как отличить его от настоящего

Латинское название: Hebeloma crustuliniforme.

Семейство: Строфариевые.

Синонимы: «хреновый гриб», ложный валуй, гебелома корочковидная.

Шляпка: в диаметре до 10 см, имеет аккуратно-выпуклую форму и подвёрнутые края. В зрелом возрасте шляпка выгибается вовнутрь и становится плотной. Поверхность гладкая, но клейкая, жёлтого цвета с белыми краями. Иногда встречаются шляпки с красноватым и даже кирпичным оттенком.

Ножка: диаметр до 2,5 см, высота до 9 см, бело-палевого оттенка, с утолщением к основанию и мучнистым налётом.

Мякоть: толстая, уплотнённая, с горьким вкусом и неприятным запахом свежей редьки. Цвет мякоти кремовый или белый, в зрелом возрасте оттенок становится темнее.

Пластинки: приросшие и часто расположенные, серого или белого цвета у молодых экземпляров, буро-жёлтого со светлыми краями у старых плодовых тел. По всей поверхности пластинок видны капли экссудата, которые при высыхании становятся чёрными.

Съедобность: ядовитый гриб с неприятным запахом и горькой мякотью.

Сходства и отличия: гебелома клейкая или валуй ложный имеет сходства с некоторыми ядовитыми двойниками: гебеломой углелюбной, гебеломой опоясанной и гебеломой горчичной.

Углелюбная отличается маленькими размерами, шляпкой тёмного цвета, мягкой ножкой и местом произрастания – на выгоревших участках леса.

Опоясанная отличается коричневой шляпкой, а также более тонкой ножкой.

Горчичная отличается меньшими размерами, редкими пластинками и практически не липкой поверхностью шляпки.

Гебелому клейкую грибники часто путают также со съедобными сыроежками. Отличительный признак – неприятный и резкий запах хрена гебеломы на месте среза или надлома. Поэтому, если срывая плодовое тело вы услышали неприятный аромат, не берите его ни в коем случае.

Приведённая информация поможет увидеть, как отличить ложный валуй от настоящего, чтобы обезопасить себя и близких от негативных последствий его употребления.

Распространение: растёт на всей территории России, предпочитая влажную, лёгкую почву на открытых опушках лиственных и хвойных лесов, а также по обочинам лесных дорог. Время плодоношения – с середины августа до начала ноября. Предпочитает образовывать микоризу с корнями осины, берёзы и дуба. Можно встретить на Кавказе, в Средней Азии и даже в Австралии.

Ознакомившись с описанием ложных валуев, и узнав, как выглядят эти грибы, можете смело отправляться в лес и собирать съедобные виды.

Грибы валуи (Russula foetens)

Хитрый валуй (Russula foetens), пока полностью не вышел из земли, похож и на боровик, и на сыроежку, а только покажется полностью – может быть легко принят за подберезовик. Этот урожайный пластинчатый гриб из семейства Строфариевых обладает горьким вкусом, но его хрустящая мякоть отменна в засоле, и потому крепкий валуй достойно занимает свое место в грибном лукошке.

Описание

У молодых грибочков круглая шляпка охристого цвета чуть выглядывает из-под земли, покрыта обильной слизью, в сухую погоду – глянцевая. Со временем гриб поднимается над почвой на хрупкой ножке белого или буроватого цвета, высотой до 12 см. Ножка по центру утолщенная, у взрослых экземпляров рыхлая, с пустотами, и от малейшего толчка легко обламывается.

Шляпка старого валуя становится желтовато-бурой или коричневой и раскрывается, достигая диаметра 15 см, позже принимает распростертую форму и трескается по краю. Если приглядеться, на гладкой кожице можно рассмотреть тонкие штрихи или бороздки, направленные от впалого цента к загнутым краям. Подцепив отстающий край, кожицу легко можно снять, что значительно облегчает очистку.

Пластинки беловато-кремовые, затем желтоватые, выделяют капельки прозрачного сока, затем высыхают коричневыми пятнами. Мякоть белая, тугая, жгуче-горького вкуса. Запах особый, напоминает аромат сельдерея, иногда неприятный, похожий на испорченное масло.

Собирать стоит молодые плодовые тела, шляпка которых шарообразной формы и еще не полностью раскрылась. Такие грибы после очистки и вымачивания используют для солений.

Места распространения и время сбора

Находят валуи в изобилии в лиственных или смешанных лесах умеренного климата – одиночно или группами. Но чаще всего урожайный вид селится большими полянками, формируя многочисленные колонии под березами, дубами, осинами. Разрастается грибница, образуя микоризу и под хвойными деревьями, обычно под сосной. Излюбленные места произрастания – влажные низины, тенистые, сырые уголки леса.

Иной человек не станет наклоняться, подденет ногой край шляпки, сковырнет, рассмотрит пластинки и, убедившись, что перед ним не белый гриб, а малоценный горький валуй пройдет мимо. Но настоящий знаток соберет ведерко валуев, засолит и будет наслаждаться аппетитной закуской.

Первая волна сбора припадает на середину лета и уже с начала июля, после щедрого летнего дождя можно найти склизкие желтые шляпки. Завершается плодоношение глубокой осенью – в начале или середине октября.

Ложные валуи и двойники

Похожи валуи на многие знатные грибы – сыроежки, подберезовики и даже белые. Такая путаница не представляет опасности и, разобравшись, можно приготовить кушанье изо всех этих видов, обработав каждый по отдельности. Но ситуация становится намного хуже, стоит по неопытности спутать светлые шляпки валуев с желтым мухомором, который крайне ядовит, или гебеломой клейкой, способной вызвать нарушения пищеварения, удушье и нервные явления.

Мухомор соломенно-желтый

Выпуклые шляпки небольшие, диаметром до 12 см, светло-желтые или коричневатые, позже становятся плоскими, кожица гладкая, часто с белыми точками или бородавками. Ножка высокая, до 15 см высотой, кремовая, у основания клубневидно утолщена, можно заметить остатки вульвы. Манжета развита слабо, в виде тонких пленок.

Пластинки кремовые, иногда желтоватые, частые. Мякоть безвкусная, рыхлая, с еле слышным запахом редьки. Растет в хвойных и лиственно-хвойных лесах, предпочитая песчаные грунты, с конца весны и до начала осени. Отличают мухомор по запаху, наличию бородавок или пятнышек на шляпке, утолщенному основанию и мягкой структуре мякоти.

Отравление сказывается не сразу – может пройти до 48 часов, характерные признаки ‒ головокружение, галлюцинации, нарушение работы желудочно-кишечного тракта. При любых подобных симптомах следует тут же обратиться к врачу.

Гебелома клейкая (ложный валуй)

Гебелома клейкая (ложный валуй)

Плодовые тела светлые, с полусферической шляпкой, которая позже становится плоской. Кожица кремово-белая, иногда светло-коричневая, покрыта слизью, затем гладкая, волокнистая. Ножка ровная, высотой до 8 см, полая, поверхность мучнистая или покрыта чешуйками.

Пластинки кремово-желтоватые, у старых экземпляров с коричневым оттенком. Мякоть мясистая, кремовая или буроватая, очень горькая с характерным сильным запахом, напоминающим редьку или хрен. Именно резкий запах, а также чешуйки на ножке – отличительные признаки этого ядовитого гриба.

Гебелома клейкая растет на лугах, лесных полянах под деревьями различных пород, часто большими семьями, формируя своеобразные кольца. Можно увидеть эти грибы начиная с конца лета и до сильных морозов, а иногда и во время оттепелей.

Очень ядовитый вид вызывает нарушения пищеварения – тошноту, рвоту, газообразование, болезненные колики; нервные явления ‒ головные боли, слабость, покалывание в пальцах. В случае отравления гебеломой необходима срочная врачебная помощь.

Съедобные виды отличают от валуев по следующим характерным признакам:

  • у белых грибов и подберезовиков – трубочки, а у валуя пластинки;
  • сыроежка миндальная характерна ароматом ореха или горького миндаля;
  • у сыроежки Морзе охристого цвета пластинки с лилово-бурыми краями, запах слабый, ореховый.

Полезные свойства

Хотя многие считают валуи не заслуживающими внимания, несъедобными грибами, правильно приготовленные, они не только вкусны, но и полезны. В плодовых телах содержится много белка, что придает им здоровую питательность, делает пригодными к употреблению в пищу людям, желающим похудеть, а также при усиленных физических нагрузках. Белки по своему составу близки к протеинам мяса и включают незаменимые аминокислоты – тирозин, лейцин, аргинин.

Наличие витаминов и минеральных веществ положительно влияет на обменные процессы, работу кроветворных органов, нервную систему. Обнаруживают в тканях вещество эрготионеин, обладающее ярко выраженными свойствами антиоксиданта, угнетающее развитие раковых клеток, оказывающее противовоспалительный и омолаживающий эффект.

Умеренное включение в пищу грибных блюд будет способствовать выведению холестерина, нормализует уровень сахара в крови, стабилизирует давление, снимет синдром повышенной утомляемости, придаст силы и бодрости.

Противопоказания к употреблению

Грибные ткани способны вбирать в себя не только ценные минералы – марганец, кальций, фосфор, но и соли тяжелых металлов, а также токсины, превращаясь в несъедобный, а то и вредный продукт. Собирая грибы, необходимо убедиться в том, что местность чистая, находится в отдалении от промышленных предприятий, оживленных дорог и свалок.

Недостаточно вымоченные или неправильно приготовленные валуи могут вызвать неприятные ощущения в желудке, колики, тошноту. Не следует злоупотреблять любыми грибными блюдами людям, подверженным гипертонической болезни, страдающим гастритами, гепатитами, панкреатитом или нарушениями функции желчного пузыря.

Рецепты приготовления блюд и заготовок

Валуи, в силу своей горечи, пред готовкой нуждаются в длительном вымачивании или бланшировании. Лучше всего из этих грибов готовить соленья, в таком виде они получаются исключительно вкусными, сытными и полезными.

Вымачивание и бланширование

Для вымачивания очищенные плодовые тела складывают в деревянную или эмалированную емкость и заливают свежей, слегка подсоленной водой на срок не менее трех дней. Сверху массу придавливают кружком и гнетом, воду меняют несколько раз в сутки.

Чтобы качественней убрать горький вкус и сохранить хрустящую структуру, можно подкислить рассол, тогда на 10 л воды берут 100 г соли и 20 г лимонной кислоты, вымачивают валуи тем же образом, меняя рассол дважды в сутки.

Бланширование применяют вместо вымачивания, чтобы ускорить подготовку. Погружают грибы на 20 минут в кипящий рассол, приготовленный из расчета 100 г соли на 10 л воды, после чего отцеживают и споласкивают холодной водой.

Валуи в горячем засоле

На 5 кг грибов берут: 10 столовых ложек соли, несколько лавровых листов, черный и душистый перец, семена укропа, лист черной смородины, другие специи по вкусу.

В емкость наливают два с половиной стакана воды, кладут соль и доводят до кипения, после чего погружают нарезанные плодовые тела, которые вскоре пустят сок. Как только рассол закипит, снимают пену, кладут специи и, помешивая, проваривают 20 минут. Внешние признаки готовности – оседание всех кусочков на дно и осветление жидкости. Заготовку остужают и раскладывают в банки, заливают рассолом и закрывают. Готова закуска через 45–50 дней. Хранят в подвале или в холодильнике при температуре не выше +6°C.

Валуи в сметане

На 1 кг грибов берут: 2 столовые ложки сливочного масла, 1 стакан сметаны, 1 небольшую луковицу, укроп, черный молотый перец, соль.

Плодовые тела, предварительно вымоченные в подкисленной и подсоленной воде, обдают кипятком и нарезают. В емкость кладут одну столовую ложку сливочного масла, добавляют грибы, солят и томят под крышкой, пока они не вберут жидкость. Затем все перемешивают, кладут еще одну ложку масла, мелко нарубленный лук и, потряхивая и помешивая, обжаривают на среднем огне. По достижению грибами готовности в кушанье добавляют сметану, укроп, перчат, солят, доводят до кипения и подают к столу.

Видео о грибах валуях

Аппетитный крепыш валуй получил несколько народных прозвищ – он и бычок, и кулачок, и кубарь, и кульбик. Наличие стольких ласковых имен – признак внимательного отношения и всеобщее признание ценности вида. Знающий грибник не обойдет стороной светлые шляпки валуев, а многие специально ищут упругие молодые грибочки, покрытые густой слизью, заслуженно считая их лучшими для солений и маринадов.

Название «бычок» гриб валуй получил за свою «крутолобость». Обладая достаточной долей воображения, можно сравнить этот дар леса с насупившимся теленком, упрямо выглядывающим из лесных зарослей и как будто обиженным за то, что его чаще всего игнорируют. А тем временем валуи отлично подходят для засолки или маринования, правда, перед этим их необходимо долго вымачивать, чтобы удалить горечь.

Описание съедобного гриба валуя

Гриб валуй (Russula foetens) часто называют кулачок, сопливик, сыроежка зловонная. У него странная судьба. Его не считают плохим грибом, а тем более поганкой. Все знают, что валуй – съедобный гриб, и, однако же, почти никогда не берут. А между тем он растет в таком изобилии и так бросается в глаза, что как будто нарочно создан, чтобы было чего в лесу сшибать ногами. От пинков не достается ни одному грибу, включая и мухомор, так, как валую. Может быть, он вызывает такие чувства со стороны грибников потому, что издали его часто принимают за какой-нибудь другой гриб. Описание гриба валуя очень напоминает описание боровика, и убедившись, что это не белый гриб, люди в сердцах пинают.

Как известно, в ранней молодости валуй представляет из себя шарик разной величины, начиная от простого лесного ореха, проходя стадию грецкого ореха, до среднего яблока. Шарик покрыт обильной слизью.

Когда его срежешь, то обнаружится, что есть и ножка, но она так плотно обхвачена краями шляпки, что как будто с ними срослась. Однако эту ножку можно выковырнуть кончиком ножа, и тогда шарик сделается пустотелым и там можно разглядеть чистые мелкие пластинки. А в самой глубине белое, желтоватое впрочем, пятнышко, где выковырнутая ножка была прикреплена к шляпке.

Эти ножки из грибов-шариков приходится выковыривать очень часто, ибо случается, что в самом молоденьком возрасте валуй уже заражен червоточинкой, которая в молодых грибах редко распространяется дальше ножки. Таким образом, выковырнув червивую ножку, вы кладете в корзину совершенно свежую шапочку – круглый шарик, теперь уж пустой внутри. Однако нужно иметь в виду, что ножка у валуя полая, полость же эта темнее, чем все остальное мясо гриба, она почти коричневая, и на первый взгляд естественную полость в ножке можно принять за червивость.

Приближаясь к размерам мелкого или среднего яблока, края шляпки отходят от ножки, начинают постепенно распрямляться, хотя попадаются и довольно крупные валун, сохраняющие крепкую, упругую форму шара. К этому времени слизь пропадает, гриб становится сухим.

При дальнейшем росте шляпка распрямляется окончательно и может сделаться совсем плоской или даже слегка вогнутой. Речь идет о валуях с чайное блюдце. Естественно, что такая шляпка становится хрупкой, особенно по краям. На пластинах у крупных валуев обычно появляются бурые пятна, что производит неприятное впечатление загнивающего гриба. Однако пятна эти вовсе не гниль, а просто особенность валуя, вполне доброкачественная. Но даже зная это, класть такой гриб в корзину менее приятно, чем гриб помоложе, с чистыми, желтовато-белыми пластинками.

Пренебрежение к валую может происходить из следующего обстоятельства. Грибник берет корзину и отправляется в лес за белыми, осиновиками, березовиками, лисичками, волнушками. Эти грибы он будет собирать полдня и принесет домой почти полную корзину и будет разбирать, который гриб куда, и все это для грибника огромное удовольствие. Но вот, зайдя в лес, он нападает на россыпи валуев. Можно за десять минут нарезать полную корзину, и тогда нужно идти домой. А как же белые, подосиновики и волнушки? Неужели их оставлять в лесу? Перед грибником выбор: либо оставлять в лесу валуи, либо все остальные грибы. Грибник обыкновенно отдает предпочтение всем остальным.

Можно приспособиться к этой психологии и делать специальные вылазки в лес только за валуями. В это время не нужно думать о других грибах, их можно насобирать утром, а теперь задача одна – дойти до леса и нарезать великолепных валуев. Эти вылазки обыкновенно недолги, потому что валуи растут большими стаями, а точнее сказать, россыпями.

Крупные валуи также хороши, как и мелкие. Нужно только правильно их приготовить, что вовсе несложно. Два или три дня их мочат в холодной воде, меняя ее по крайней мере два раза в день, а затем солят с разными листьями и специями. Через два месяца они будут готовы. И право, неизвестно, отличите ли вы их от других соленых грибов, в том числе от прославленного груздя.

Валуй (бычок) растет поодиночке или группами с начала июля до середины октября, но особенно активно плодоносит в августе в смешанных и хвойных лесах под дубами, березами и соснами.

Как видно на фото, шляпка у гриба валуя плотная, сначала бежево-охряная выпуклая, слизистая, клейкая, позже плоская тускло-желтая с бурыми пятнами, с радиальными трещинами с глубоко бороздчатым полосатым краем:

Кожица со шляпки легко снимается. У молодых грибов шляпка шарообразная, она плотно прилегает к ножке. Диаметр шляпки, как правило, составляет 8-10 см, хотя у отдельных экземпляров он может доходить до 15 см. Шляпка окрашена в коричневый цвет с ярко-желтым или бледно-желтым оттенком, ее верхний слой легко отделяется и представляет собой тонкую слизистую кожицу. В сырую погоду на приросших пластинках гриба выступают капли воды, из-за чего в народе его называют «гриб-плакса» или «сопливик». Высыхая, капли оставляют после себя темно-бурые пятна, которые контрастируют с желтым цветом пластинок. Пластинки толстые редкие, кремовые с ржавыми пятнами. Пластинки выделяют прозрачную жидкость, которая, высыхая, оставляет ржавые пятна. Ножка полая, ломкая, белая или желтоватая. Ее длина редко превышает 10–12 см, а диаметр – 3 см.

Посмотрите на фото – ножки у грибов бычков ячеистые:

Мякоть валуя твердая, горькая, с неприятным запахом, отдаленно напоминающим сильный запах прогорклого масла. Окрашена в белый или бледно-желтый цвет. Мякоть со жгучим вкусом, особенно пластинки. Плодоносит с июля по октябрь.

Валуи – излюбленное лакомство слизней и насекомых, которые оставляют на шляпках грибов следы своего пребывания.

Ядовитых двойников не имеет.

Этот гриб относится к третьей категории. Для употребления в пищу лучше всего собирать молодые грибы, пока их мякоть не затвердела и не приобрела сильный устойчивый запах. Ножки рекомендуется выбрасывать, а шляпки предварительно вымачивать в холодной воде. Валуи чаще всего используют для засола и маринования.

Далее вы можете ознакомиться с фото и описанием валуя ложного.

Описание ложного валуя

Валуй ложный представляет собой несъедобный пластинчатый гриб, который некоторые микологи причисляют к разряду ядовитых. Из-за специфического запаха получил свое второе название – хреновый гриб. Растет поодиночке или группами с августа до начала сентября, выбирая открытые участки лиственного леса и парки.

Валуй ложный очень похож на своего съедобного двойника, но тем не менее имеет ряд специфических отличий. Его шляпка диаметром примерно 6–8 см имеет выпуклую форму с небольшим бугорком в центре. Поверхность шляпки окрашена в грязно-желтый или бурый цвет. В дождливую погоду молодые грибы «плачут», выделяя капли на спороносном слое. Ножка валуя ложного чешуйчатая, округлая, с утолщением у основания, имеет ту же окраску, что и шляпка. На ней нет характерного кольца, как на большинстве ядовитых грибов. Мякоть белая, с резким неприятным запахом и горьким вкусом.

Употребление валуя ложного в пищу неизбежно ведет к отравлению, выраженному в расстройстве работы пищеварительной системы и резком ухудшении самочувствия.

Оцените статью:

Поделитесь с друзьями!

Ложный валуй – описание, фото, особенности роста, применение. Дачная Энциклопедия.

Полезная информация

Симптомы отравления данным грибом проявляются практически сразу. К ним относят тошноту и рвоту, колики, жидкий стул, нарушение дыхания, жажда, головные боли. В особо тяжелых случаях – паралич конечностей. Обратите внимание, что если заметили хоть один из перечисленных симптомов, нужно незамедлительно вызвать Скорую помощь.

Первая помощь при отравлении – очистка пищеварительного тракта от токсинов грибов, которые еще не успели всосаться в кровь. Для этого желудок промывают кипяченой водой и используют активированный уголь. Вызов врачей при этом остается обязательным!

Применение

Ложный валуй – ядовитый гриб.

Другие названия

 Гебелома клейкая. 

Места обитания

Гриб Ложный валуй чаще всего растет в корнях дуба, осины и березы. 

Особенности роста

Данный гриб чаще всего растет кольцами или группками. Встретит его можно в период с июня по ноябрь. А вот в регионах с теплыми зимами гриб растет и в это время года. 

Шляпка

Шляпка мягкая, форма чуть выпуклая. В молодом возрасте она округло-выпуклая и аккуратная, с подвернутыми краями. У взрослых грибов она становится плоской и иногда выгибается внутрь. В центре иногда заметен маленький бугорок. Кожица иногда клейкая и слизистая, гладкая, а иногда – сухая (особенно у зрелых грибов). Цвет шляпки может варьироваться от светло-желтого до почти коричневого. Края почти белые. Иногда попадаются грибы данного вида с красноватыми шляпками.  Пластинки расположены часто, приросшие, бело-серого цвета у молодых грибов и буро-серого – у взрослых. Споры миндалевидные, рыже-коричневые. Диаметр – до 9 см. 

 Ножка

 Ножка бело-палевая, с мучнистым налетом, цилиндрической формы, утолщающаяся к нижней части. У взрослых представителей ножка полая внутри. Высота – до 8 см, диаметр – до 2 см. 

 Мякоть

 Мякоть довольно плотная и толстая. Вкус горький, неприятный. Запах очень острый, яркий, отталкивающий, немного напоминает запах картофеля или редьки. Цвет мякоти варьируется от беловатого до кремового, с возрастом становится темнее. 

фото и описание, как отличить от настоящего

Для территории России ложный валуй – распространённый лесов и полей. Произрастает большими группами в осенний период, поэтому многие путают его со съедобными валуями и сыроежками, что приводит к отравлению.

В научных справочниках валуй ложный назван гебеломой клейкой, а в народе его окрестили «хреновым грибом». Его токсины имеют характерные особенности, дающие представление о ядовитости.

Наглядные фото и описание ложных грибов валуев поможет сделать отличие от съедобных видов.

Как выглядит ложный валуй и как отличить его от настоящего

Латинское название: Hebeloma crustuliniforme.

Семейство: Строфариевые.

Синонимы: «хреновый гриб», ложный валуй, гебелома корочковидная.

Шляпка: в диаметре до 10 см, имеет аккуратно-выпуклую форму и подвёрнутые края. В зрелом возрасте шляпка выгибается вовнутрь и становится плотной. Поверхность гладкая, но клейкая, жёлтого цвета с белыми краями. Иногда встречаются шляпки с красноватым и даже кирпичным оттенком.

Ножка: диаметр до 2,5 см, высота до 9 см, бело-палевого оттенка, с утолщением к основанию и мучнистым налётом.

Мякоть: толстая, уплотнённая, с горьким вкусом и неприятным запахом свежей редьки. Цвет мякоти кремовый или белый, в зрелом возрасте оттенок становится темнее.

Пластинки: приросшие и часто расположенные, серого или белого цвета у молодых экземпляров, буро-жёлтого со светлыми краями у старых плодовых тел. По всей поверхности пластинок видны капли экссудата, которые при высыхании становятся чёрными.

Съедобность: ядовитый гриб с неприятным запахом и горькой мякотью.

Сходства и отличия: гебелома клейкая или валуй ложный имеет сходства с некоторыми ядовитыми двойниками: гебеломой углелюбной, гебеломой опоясанной и гебеломой горчичной.

Углелюбная отличается маленькими размерами, шляпкой тёмного цвета, мягкой ножкой и местом произрастания – на выгоревших участках леса.

Опоясанная отличается коричневой шляпкой, а также более тонкой ножкой.

Горчичная отличается меньшими размерами, редкими пластинками и практически не липкой поверхностью шляпки.

Гебелому клейкую грибники часто путают также со съедобными сыроежками. Отличительный признак – неприятный и резкий запах хрена гебеломы на месте среза или надлома. Поэтому, если срывая плодовое тело вы услышали неприятный аромат, не берите его ни в коем случае.

Приведённая информация поможет увидеть, как отличить ложный валуй от настоящего, чтобы обезопасить себя и близких от негативных последствий его употребления.

Распространение: растёт на всей территории России, предпочитая влажную, лёгкую почву на открытых опушках лиственных и хвойных лесов, а также по обочинам лесных дорог. Время плодоношения — с середины августа до начала ноября. Предпочитает образовывать микоризу с корнями осины, берёзы и дуба. Можно встретить на Кавказе, в Средней Азии и даже в Австралии.

Ознакомившись с описанием ложных валуев, и узнав, как выглядят эти грибы, можете смело отправляться в лес и собирать съедобные виды.

Гебелома клейкая (Валуй ложный) (Hebeloma crustuliniforme) фото и описание

Ложные двойники

У клейкой гебеломы есть несколько видов-двойников. Все они принадлежат к тому же роду и ядовитые, несъедобные:

Углелюбая отличается от Клейкой гебеломы небольшими размерами, темным цветом шляпки, а главное — она любит расти на выжженных участках леса, оттуда и пошло ее название. Этот вид так же ядовит, как и клейкая.

Опоясанная гебелома имеет темную, часто коричневую шляпку, но ножка у нее тоньше. В отличие от гебеломы клейкой и углелюбой, этот вид гриба не так ядовит. Он даже обладает хорошими мочегонными и потогонными свойствами, но все же собирать его не стоит: слишком он похож на своих ядовитых собратьев. Только опытный специалист может правильно определить вид.

У горчичной — пластинки более редкие, шляпка не такая липкая, она немного больше по размерам. Токсичность подобная как у клейкой гебеломы.

Есть целый ряд съедобных грибов, на которые похожа Клейкая гебелома. Ее часто путают с сыроежкой (Rússula) или шампиньоном (Agaricus), а также с валуем (Russula foetens), откуда и название гриба – «ложный валуй».

Настоящий валуй еще называют «вонючей сыроежкой», и он действительно принадлежит к этому семейству, в то время как гебелома относится к совсем другому роду. В отличие от валуя ножка гебеломы покрыта чешуйками, у него же ножка совершенно гладкая.

Пока в лесу тепло, острый неприятный запах, отличающий ложный валуй от благородных грибов, хорошо ощущается, и грибники могут легко определить ядовитый. Если в ноябре начинает холодать, то запах практически неощутим, тогда и можно ошибиться с выбором. Чаще всего это случается с неопытными грибниками.

Полезные свойства

Хотя многие считают валуи не заслуживающими внимания, несъедобными грибами, правильно приготовленные, они не только вкусны, но и полезны. В плодовых телах содержится много белка, что придает им здоровую питательность, делает пригодными к употреблению в пищу людям, желающим похудеть, а также при усиленных физических нагрузках. Белки по своему составу близки к протеинам мяса и включают незаменимые аминокислоты – тирозин, лейцин, аргинин.

Наличие витаминов и минеральных веществ положительно влияет на обменные процессы, работу кроветворных органов, нервную систему. Обнаруживают в тканях вещество эрготионеин, обладающее ярко выраженными свойствами антиоксиданта, угнетающее развитие раковых клеток, оказывающее противовоспалительный и омолаживающий эффект.

Умеренное включение в пищу грибных блюд будет способствовать выведению холестерина, нормализует уровень сахара в крови, стабилизирует давление, снимет синдром повышенной утомляемости, придаст силы и бодрости.

Двойники гебеломы клейкой

В семействе Паутинниковых насчитывается около 25 родов и более 1000 видов. Среди такого разнообразия у гебеломы клейкой встречается множество похожих на нее двойников. Наибольшее распространение имеют три вида.

Гебелома углелюбивая

Предпочитает расти на местах лесных пожаров. Имеет меньшие размеры, чем валуй ложный. Диаметр шляпки не превышает 2 см, а длина ножки составляет 4 см. Другим важным отличием является окраска. Цвет шляпки в центре коричневый, по периметру – бело-желтый.

Гебелома углелюбивая покрыта слизью на протяжении всего жизненного цикла

Этот гриб не является ядовитым, но он несъедобен из-за горького вкуса. При этом запах мякоти приятный.

Гебелома опоясанная

Обладает шляпкой диаметром до 7 см и относительно длинной ножкой – до 9 см. Расцветка практически повторяет окрас валуя ложного, только старые экземпляры имеют отличия (гебелома опоясанная имеет светло-коричневый оттенок). Ареалы произрастания разновидностей практически полностью совпадают.

Главное различие, на которое следует ориентироваться при идентификации этого вида, – более тонкий слой мякоти на шляпке. Другим важным отличием является светлый гименофор. На нем не образуется темных пятен, поскольку споры у данного вида белого цвета.

Внешне молодая гебелома опоясанная очень похожа на валуй ложный

До сих пор нет однозначного мнения по поводу пригодности этого вида в пищу, поэтому в справочниках он определяется, как несъедобный.

Гебелома горчичная

Крупный вид, имеющий однотонную окраску шляпки. Ее диаметр иногда достигает 15 см. Длина ножки изменяется от 10 до 15 см. Цвет – светло-коричневый или кремовый. С возрастом гриб становится горчичным, откуда и происходит его название. Отличий у видов много, но внешняя схожесть проявляется за счет формы плодового тела. Кроме того, у грибов совпадают ареал и время созревания.

Гебелома горчичная более крупная, чем валуй ложный

Основное отличие – это отсутствие слизи при любом возрасте гриба. Кожица на шляпке блестящая. Кроме того, эта разновидность отличается более плотной мякотью и ножкой без полости. Запах и вкус идентичны гебеломе клейкой. Гименофор имеет белый цвет, его пластинки ровные, и у них нет выемок.

Внимание! Гебелома горчичная – ядовитый гриб

Опасность грибов

Несмотря на то, что не все виды гебелом являются ядовитыми, опытные грибники и врачи не рекомендуют употреблять в пищу даже их условно-съедобных товарищей. Объяснение такому негативному отношению к их применению в кулинарии простое. Заключается оно в том, что отличия между разными видами гебелом очень незначительные, поэтому условно-съедобные грибы очень легко перепутать с ядовитыми экземплярами. Поэтому, чтобы избежать острого отравления токсинами гебелом, лучше отказаться от их сбора и употребления в пищу вообще.

Среди различных видов этих грибов вызвать острое отравление могут гебелома горчичная, недоступная и углелюбивая. Летального исхода при их употреблении в пищу здоровыми людьми, как правило, не наступает, однако острые расстройства пищеварения и сердечной деятельности могут наблюдаться.

При наличии у пострадавшего тяжелых заболеваний сердца, желудочно-кишечного тракта или почек употребление ядовитых гебелом может спровоцировать значительное ухудшение состояния их здоровья и привести к смерти в результате острой недостаточности пораженных органов.

Валуй ложный, или хреновый гриб (Hebeloma crustuliniforme)

Ядовитые и несъедобные грибы

Валуй ложный, или гебелома клейкая (лат. Hebelóma crustulinifórme) — гриб рода Гебелома семейства Паутинниковые по другим данным семейства Строфариевые. По-английски гриб называется «отравленный пирог» (англ. poison pie). Латинское название вида происходит от слова crustula — «пирожок», «корочка». Народное название гебеломы клейкой – валуй ложный, или хреновый гриб. Вообще, хреновыми грибами называют многие виды гебелом, но клейкую чаще всего. Это название является «говорящим», так как оно сообщает о запахе гриба. Это достаточно распространенные грибы, которые можно найти под дубами, березами и осинами. Произрастают они на лесных опушках, полях, лугах и вдоль дорог. Образует микоризу с различными деревьями, растёт на лугах и лесных полянах, на почве в хвойных и лиственных лесах, садах, парках. Плодоносит группами, часто образует кольца. Сезон август — ноябрь, в местах с мягкими зимами её можно встретить и зимой.

Гриб ядовит. Симптомами отравления являются рвота, понос и колики в животе, которые проявляются через несколько часов после потребления. Токсичные вещества гриба до сих пор не были идентифицированы

Шляпка диаметром 4—9 см, сначала полусферическая или округло-коническая с подвёрнутым краем, затем раскрывается до плоской с неровной поверхностью и бугорком в центре. Кожица гладкая и слегка клейкая, светло-жёлтая или желтовато-коричневая, более светлая по краям.

Шляпка в центре более темная, сначала подушковидно-выпуклая, затем плоско-выпуклая с широким бугром, слизистая, позже сухая, гладкая, блестящая. Цвет шляпки может быть от грязно-белого до орехового, иногда кирпично-красный. Поверхность шляпки немного неровная, в центральной части виден маленький бугорок. Кожица шляпки гладкая и немного клейкая. У зрелых экземпляров шляпки высыхают, а слизь пропадает. Окрас шляпки желто-коричневый. Цвет шляпки может быть от грязно-белого до орехового, иногда кирпично-красный. Края шляпки более светлые.

Мякоть компактная, относительно мягкая, белая, с горьким вкусом и неприятным запахом редьки или сырого картофеля, а вкус горький. Пластинки располагаются часто. Сначала они белого цвета, а потом становятся охристыми или серо-коричневыми. Края пластинок всегда светлее. Порой на пластинках можно заметить небольшие прозрачные капельки. В этой прозрачной жидкости находятся зрелые поры, которые дают темные пятна при высыхании. Форма спор миндалевидная. Окрас спорового порошка охристо-коричневый.

Высота ножки составляет 3-8 сантиметров, а диаметр – 1-2 сантиметра. Ножка цилиндрической формы, у основания она может быть утолщенной. У зрелых экземпляров ножки полые внутри. Окрас ножки белый или желто-коричневый. Верхняя часть ножки покрыта налетом, который с легкостью стирается.

Гебелома недоступная: можно ли есть, описание и фото

Название: Гебелома недоступная
Латинское название: Hebeloma fastibile
Тип: Несъедобный, Ядовитый
Систематика:
  • Отдел: Basidiomycota (Базидиомицеты)
  • Подотдел: Agaricomycotina (Агарикомицеты)
  • Класс: Agaricomycetes (Агарикомицеты)
  • Подкласс: Agaricomycetidae (Агарикомицетовые)
  • Порядок: Agaricales (Агариковые или Пластинчатые)
  • Семейство: Hymenogastraceae (Гименогастровые)
  • Род: Hebeloma (Гебелома)
  • Вид: Hebeloma fastibile (Гебелома недоступная)

Гебелома недоступная – распространенный пластинчатый гриб семейства Гименогастровые. Плодовое тело имеет классическую форму с явно выраженной шляпкой и ножкой. Этот вид предпочитает расти на влажных почвах. Официальное название – Hebeloma fastibile.

Как выглядит гебелома недоступная

Шляпка у молодых экземпляров полусферическая, но по мере роста становится распростертой, слегка вдавленной по центру. Ее диаметр достигает от 4 до 8 см. Поверхность слизистая. По краю шляпки присутствует волокнистая бахрома. Верхняя часть у гебеломы недоступной изначально рыжеватого оттенка, а при созревании белеет. С обратной стороны расположены широкие редкие пластинки беловатого оттенка.

Ножка у гебеломы недоступной цилиндрическая, зачастую веретенообразная с утолщением у основания. Ее высота достигает 6-10 см, а толщина – 1,5-2 см. На верхней части можно рассмотреть белые чешуйки. У молодых грибов ножка имеет плотную консистенцию, но в период созревания становится полой. На ней присутствует едва заметное хлопьевидное кольцо. Оттенок нижней и верхней части гриба идентичный.

Споры у гебеломы недоступной овальной или эллиптической формы. Их размер – 7,4-10,4 x 4,5-6,3 мкм.

Где растет гебелома недоступная

Данный вид растет повсеместно на влажной почве, реже на гниющей древесине. Гебелому недоступную можно встретить в хвойном, лиственном лесу, и в посадках смешанного типа. А также она может произрастать в парковой зоне, сквере и заброшенном саду при наличии благоприятных условий для роста.

Период созревания наступает в конце августа и продолжается весь сентябрь. Гебелома недоступная растет групповыми посадками.

Данный вид произрастает на всей европейской части России, Дальнем Востоке и в Сибири.

Можно ли есть гебелому недоступную

Этот вид относится к категории ядовитых грибов из-за высокого содержания токсинов, вызывающих расстройство пищеварительной системы и нарушающих сердечную деятельность. При оказании своевременной медицинской помощи выздоровление наступает через 2-3 дня после отравления.

Симптомы отравления

Признаки интоксикации организма могут проявляться по-разному в зависимости от состояния здоровья человека, объема съеденных грибов.

Общие симптомы при отравлении гебеломой недоступной:

  • тошнота;
  • приступы рвоты;
  • резь в животе;
  • жидкий стул;
  • нарушение зрения;
  • головная боль;
  • повышенная температура;
  • пониженное давление;
  • общая слабость.

При незначительном ухудшении самочувствия неприятные симптомы сохраняются на протяжении 2-3 дней и проходят самостоятельно. В тяжелых случаях необходима неотложная медицинская помощь и госпитализация.

Первая помощь при отравлении

При значительном ухудшении самочувствия после употребления грибов нужно незамедлительно вызвать скорую помощь.

Во время ожидания врача нужно вызвать рвоту, чтобы очистить желудок от остатков сомнительной пищи. Затем выпить активированный уголь из расчета 1-2 таблетки на каждые 10 кг веса. И при возможности сделать клизму.

Заключение

Гебелома недоступная – опасный гриб, который рекомендуется обходить стороной. Поэтому следует научиться различать съедобные и ядовитые виды, чтобы не нанести вред здоровью.

В случае появления сомнений лучше отказаться от сбора грибов, а при появлении тревожных симптомов отравления оказать доврачебную помощь больному.

Противопоказания к употреблению

Грибные ткани способны вбирать в себя не только ценные минералы – марганец, кальций, фосфор, но и соли тяжелых металлов, а также токсины, превращаясь в несъедобный, а то и вредный продукт. Собирая грибы, необходимо убедиться в том, что местность чистая, находится в отдалении от промышленных предприятий, оживленных дорог и свалок.

Недостаточно вымоченные или неправильно приготовленные валуи могут вызвать неприятные ощущения в желудке, колики, тошноту. Не следует злоупотреблять любыми грибными блюдами людям, подверженным гипертонической болезни, страдающим гастритами, гепатитами, панкреатитом или нарушениями функции желчного пузыря.

Ядовитость гебеломы клейкой

Это ядовитый гриб. Токсичность гебеломы клейкой крайне высока. При отравлении этими грибами уже спустя несколько часов появляются такие признаки, как колики в животе, рвота и понос. Но ученым так и не удалось на сегодняшний день идентифицировать токсины, входящие в состав гебеломы клейкой.

Другие гебеломы

Гебелома недоступная распространена в Сибири и на Дальнем Востоке. Диаметр ее шляпки составляет 4-8 сантиметров. Форма шляпки распростертая, в центральной части вдавленная. Шляпка слизистая, при этом край пушистый. Окрас рыжеватый, позже становится беловатым. Ножка часто перекручивается, к основанию делается более широкой. В верхней части ножки находятся белые чешуйки. Длина ножки составляет 6-10 сантиметров, а толщина – 1,5-2 сантиметра.

Растут гебеломы недоступные в различных лесах, на разных почвах. Также их можно найти в садах, скверах и парках. Сезон плодоношения – август-сентябрь. Это ядовитые грибы, их токсичные вещества могут вызывать проблемы со здоровьем, в редких случаях даже наступает летальный исход, но чаще всего выздоровление наступает через 2-3 дня.

Гебелома опоясанная или гебелома буросредийная имеет шляпку диаметром 4-9 сантиметров. Форма шляпки может быть от ширококонической до практически плоской, с бугорком в центральной части. Кожица гриба немного клейкая. Окрас шляпки каштаново-коричневый, по краям он более светлый. Высота ножки составляет 4-7 сантиметров, а диаметр – 0,5-1 сантиметр. Ножка может быть прямой или изгибаться, у основания она немного расширенная. Внутри ножка полая. Окрас ножки беловатый, а у основания коричневый.

Гебелома опоясанная образует микоризу с хвойными и лиственными деревьями. Часто группы этих грибов можно обнаружить под березами в садах и парках. Пик плодоношения – с лета по осень. Гебелома опоясанная съедобна, но в пищу употреблять ее не стоит в связи со сложностью определения.

Гебелома углелюбивая имеет относительно маленькую шляпку — ее диаметр не превышает 2 сантиметра. Пока гриб молодой, шляпка напоминает полушарие, но по мере взросления она остановится плоской. Шляпка на ощупь голая и слизистая. В центральной части находится бугорок желто-бурого цвета, края более светлые. Длина ножки составляет 2-4 сантиметра. Ножка очень тонкая – ее диаметр не превышает 0,5 сантиметра. Форма ножки цилиндрическая, основание более широкое. Ножка целиком покрыта налетом светло-охристого оттенка. Хорошо выражены остатки покрывала.

Гебелома углелюбивая растет на остатках угля, которые остаются после пожарищ или костров, отсюда и произошло название. Плодоносят эти грибы в августе. Они широко распространены в Азии и Европе, встречаются в Магаданской области, Татарстане и Хабаровском крае. Это ядовитый гриб, вызывающий отравления.

Гебелома корневая, или корневидная, или укорененная, или укореняющаяся имеет шляпку диаметром 8-15 сантиметров. Форма шляпки полувыпуклая. Окрас шляпки серо-коричневый, при этом края более светлые в сравнении с центральной частью. Поверхность шляпки покрыта крупными чешуйками. Длина ножки составляет 10-20 сантиметров. Часто ножка искривленная, у основания расширяющаяся. Отличительным признаком этой гебеломы является длинный корневой отросток, из-за которого гриб и получил свое название. Окрас ножки светло-серый. Поверхность ножки усеяна хлопьями, которые с возрастом сползают книзу.

Гебелома корневая встречается с августа по октябрь. Растут эти грибы в лесах различного типа, они образуют микоризу с лиственными деревьями. Часто их можно обнаружить в местах с поврежденной верхней частью почвы – канавах, норах, ямах. В удачные годы гебеломы могут попадаться многочисленными группами, а порой они вовсе не плодоносят. Этот гриб не является ядовитым, но и не считается съедобным.

LAT Hebeloma crustuliniforme НесъедобныйСинонимы:Гебелома корочковидная, Валуй ложный, Гебелома корочковидная, Хреновый гриб, Agaricus crustuliniformis, Agaricus ossa, Hylophila crustuliniformis, Hylophila crustuliniformis var. crustuliniformis, Hebelomatis crustuliniformis

Характеристики:

Группа: Пластинчатые
Пластинки: Желтые, бурые
Цвет: Светло-коричневые, оранжевые оттенки, красный
Инфо: Слизкая поверхность шляпки

Систематика:

Отдел: Basidiomycota (Базидиомицеты)
Подотдел: Agaricomycotina (Агарикомицеты)
Класс: Agaricomycetes (Агарикомицеты)
Подкласс: Agaricomycetidae (Агарикомицетовые)
Порядок: Agaricales (Агариковые или Пластинчатые)
Семейство: Hymenogastraceae (Гименогастровые)
Род: Hebeloma (Гебелома)
Вид: Hebeloma crustuliniforme (Гебелома клейкая)

Видео о грибах валуях

Аппетитный крепыш валуй получил несколько народных прозвищ – он и бычок, и кулачок, и кубарь, и кульбик. Наличие стольких ласковых имен – признак внимательного отношения и всеобщее признание ценности вида. Знающий грибник не обойдет стороной светлые шляпки валуев, а многие специально ищут упругие молодые грибочки, покрытые густой слизью, заслуженно считая их лучшими для солений и маринадов.

Название «бычок» гриб валуй получил за свою «крутолобость». Обладая достаточной долей воображения, можно сравнить этот дар леса с насупившимся теленком, упрямо выглядывающим из лесных зарослей и как будто обиженным за то, что его чаще всего игнорируют. А тем временем валуи отлично подходят для засолки или маринования, правда, перед этим их необходимо долго вымачивать, чтобы удалить горечь.

Описание ложного валуя с фото

Посмотрите внимательно на фото ложного валуя (гебеломы). Как видите, отличить этот достаточно крепкий и съедобный на внешний вид гриб достаточно сложно. Он успешно маскируется под привычные нам сыроежковые типы.

Из описания ложного валуя можно выделить основные характеристики его внешнего вида и строения. Это массивная крепкая шляпка, которая может вырастать в течение всего срока вегетации до 10 см в диаметре. Как правило, в составе обширной колонии вы можете сразу обнаружить разнообразие экземпляров, у которых размеры шляпок будут колебаться от 2 до 8 см. Более старые экземпляры обладают растрескавшейся поверхностью шляпки. По мере старения гриб буквально рассыпается в труху.

Наружная поверхность шляпки имеет выпуклую форму. Покрыта тонкой гладкой пленочкой светлого коричневого цвета с желтоватым оттенком. В центре можно увидеть пятно более темного цвета.

С обратной стороны шляпки видны широкие массивные пластинки с бурым оттенком. На них отчетливо видны темные пятна. При влажной погоде на месте этих пятен образуются скопления жидкости, которые легко обнаружить в виде капелек воды невооруженным взглядом. При вызревании спорового порошка образуются своеобразные борозды коричневого цвета.

При разломе шляпки видна белая мякоть с кремовым оттенком. Вкус — неприятный, горький. Издает характерный запах хрена или гнилой редьки.

Ножка гриба — крепкая и полая внутри. На срезе не выделяется млечная жидкость. Цвет ножки — белый, кремовый. Максимальная длина достигает 7 см. Может быть покрыта тонким слоем светлых чешуек.

В отличие от съедобных типов грибов валуй ложный никогда не поражается вредителями и не бывает червивым.

Ложные валуи и двойники

Похожи валуи на многие знатные грибы – сыроежки, подберезовики и даже белые. Такая путаница не представляет опасности и, разобравшись, можно приготовить кушанье изо всех этих видов, обработав каждый по отдельности. Но ситуация становится намного хуже, стоит по неопытности спутать светлые шляпки валуев с желтым мухомором, который крайне ядовит, или гебеломой клейкой, способной вызвать нарушения пищеварения, удушье и нервные явления.

Мухомор соломенно-желтый

Мухомор соломенно-желтый

Выпуклые шляпки небольшие, диаметром до 12 см, светло-желтые или коричневатые, позже становятся плоскими, кожица гладкая, часто с белыми точками или бородавками. Ножка высокая, до 15 см высотой, кремовая, у основания клубневидно утолщена, можно заметить остатки вульвы. Манжета развита слабо, в виде тонких пленок.

Пластинки кремовые, иногда желтоватые, частые. Мякоть безвкусная, рыхлая, с еле слышным запахом редьки. Растет в хвойных и лиственно-хвойных лесах, предпочитая песчаные грунты, с конца весны и до начала осени. Отличают мухомор по запаху, наличию бородавок или пятнышек на шляпке, утолщенному основанию и мягкой структуре мякоти.

Отравление сказывается не сразу – может пройти до 48 часов, характерные признаки ‒ головокружение, галлюцинации, нарушение работы желудочно-кишечного тракта. При любых подобных симптомах следует тут же обратиться к врачу.

Гебелома клейкая (ложный валуй)

Гебелома клейкая (ложный валуй)

Плодовые тела светлые, с полусферической шляпкой, которая позже становится плоской. Кожица кремово-белая, иногда светло-коричневая, покрыта слизью, затем гладкая, волокнистая. Ножка ровная, высотой до 8 см, полая, поверхность мучнистая или покрыта чешуйками.

Пластинки кремово-желтоватые, у старых экземпляров с коричневым оттенком. Мякоть мясистая, кремовая или буроватая, очень горькая с характерным сильным запахом, напоминающим редьку или хрен. Именно резкий запах, а также чешуйки на ножке – отличительные признаки этого ядовитого гриба.

Гебелома клейкая растет на лугах, лесных полянах под деревьями различных пород, часто большими семьями, формируя своеобразные кольца. Можно увидеть эти грибы начиная с конца лета и до сильных морозов, а иногда и во время оттепелей.

Очень ядовитый вид вызывает нарушения пищеварения – тошноту, рвоту, газообразование, болезненные колики; нервные явления ‒ головные боли, слабость, покалывание в пальцах. В случае отравления гебеломой необходима срочная врачебная помощь.

Съедобные виды отличают от валуев по следующим характерным признакам:

  • у белых грибов и подберезовиков – трубочки, а у валуя пластинки;
  • сыроежка миндальная характерна ароматом ореха или горького миндаля;
  • у сыроежки Морзе охристого цвета пластинки с лилово-бурыми краями, запах слабый, ореховый.

Белые грибы

Подберезовики

Сыроежка миндальная

Сыроежка Морзе

Гебелома корневидная (Hebeloma radicosum)

Другие названия:

  • Гифолома укорененная
  • Гифолома укореняющаяся
  • Agaricus radicosus

Гебелома корневидная или корневидная (лат. Hebeloma radicosum) — гриб рода Гебелома (Hebeloma) семейства Строфариевые (Strophariaceae). Ранее род относили к семействам Паутинниковые (Cortinariaceae) и Больбитиевые (Bolbitiaceae). Несъедобен из-за невысоких вкусовых качеств, иногда считается малоценным условно-съедобным грибом, годным к употреблению в ограниченном количестве в сочетании с другими грибами.

Шляпка гебеломы корневой:
Крупная, 8-15 см в диаметре; уже в молодости принимает характерную «полувыпуклую» форму, с которой не расстается до глубокой старости. Цвте шляпки серо-коричневый, по краям светлее, чем в центре; поверхность покрыта крупными, не отслаивающимися чешуйками более темного цвета, из-за чего кажется «рябой». Мякоть толстая и плотная, беловатая, с горьким вкусом и запахом миндаля.

Пластинки:
Частые, свободные или полуприросшие; цвет варьирует от светло-серого в молодости до буро-глинистого в зрелом возрасте.

Споровый порошок:
Желтовато-коричневый.

Ножка гебеломы корневой:
Высота 10-20 см, часто искривленная, расширяющаяся у поверхности почвы. Характерный признак — длинный и относительно тонкий «корневой отросток», из-за которого Гебелома корневидная и получила свое название. Цвет — светло серый; поверхность ножки густо покрыта «штанами» из хлопьев, которые с возрастом сползают вниз.

Распространение:
Встречается с середины августа до начала октября в лесах различного типа, образуя микоризу с лиственными деревьями; нередко гебелому корневую можно найти в местах с поврежденным верхним слоем почвы — в канавках и ямах, около нор грызунов. В удачные для себя годы может попадаться очень большими группами, в неудачные — вовсе отсутствовать.

Сходные виды:
Большие размеры и характерный «корень» не позволяют спутать Hebeloma radicosum ни с каким другим видом.

Съедобность:
Видимо, несъедобен, хотя и не ядовит. Горькая мякоть и труднодоступность «экспериментального материала» не позволяют сделать какие-то серьезные выводы на этот счет.

Замечания Гриб, говоря безо всякого преувеличения, великолепен. Огромный, мясистый, растущий кучно и твердо. Гриб-экстраверт: сам лезет знакомиться с грибником и не располагает к заблуждениям на свой счет. Хорошо, что он бесполезен — только бы его и видели, будь он кому-то нужен.

Гебелома опоясанная

Систематика на Викивидах

Изображения на Викискладе

Гебело́ма опоя́санная лат Hebelóma mesophaéum — гриб рода Гебелома Hebeloma семейства Паутинниковые Cortinariaceae Ранее род относили к семействам Строфариевые Strophariaceae и Больбитиевые Bolbitiaceae Съедобен, однако не рекомендуем к употреблению в пищу из-за трудностей в определении

  • Agaricus fastibilis subsp mesophaeus Pers, 1828 basionym
  • Inocybe mesophaea Pers P Karst, 1879
  • Agaricus mesophaeus Pers Fr, 1838
  • Inocybe versipellis var mesophaeus PersS Petersen, 1911

Описаниеправить | править код

Шляпка диаметром 4—9 см, от ширококонической до почти плоской формы, с бугорком Кожица слегка клейкая, в центре каштаново-коричневого цвета, к краям светлее

Мякоть тонкомясистая, мягкая, беловатая или светло-коричневая, в нижней части ножки буроватая, с горьковатым вкусом и редечным запахом

Ножка высотой 4—7 см и 0,5—1 см в диаметре, прямая или изогнутая, полая, основание слегка расширенное Цвет ножки беловатый, в нижней части коричневый

Пластинки частые, приросшие зубцом, розовато-коричневые

Остатки покрывал У молодых грибов пластинки прикрыты паутинистым покрывалом кортиной, которая иногда оставляет в середине ножки светло-коричневую кольцевую зону, по краям шляпки также могут быть заметны белые обрывки

Споровый порошок бурый, споры 9×5,5 мкм, миндалевидные, линейно-складчатые

Экология и распространениеправить | править код

Образует микоризу с различными деревьями, встречается в хвойных, лиственных и смешанных лесах, часто под берёзами, в парках и садах, в местах с травянистым покровом Иногда встречается на пожарищах Плодоносит группами

Сезон конец лета — осень

Литератураправить | править код

  • Грибы: Справочник / Пер с итал Ф Двин — М: «Астрель», «АСТ», 2001 — С 159 — ISBN 5-17-009961-4
  • Лессо Т Грибы, определитель / пер с англ Л В Гарибовой, С Н Лекомцевой — М: «Астрель», «АСТ», 2003 — С 93 — ISBN 5-17-020333-0
  • Хардинг П Грибы / Перевод с англ Д С Щигеля — М: «Астрель», «АСТ», 2002 — С 128 — ISBN 5-17-011765-5
  • Сержанина Г И Шляпочные грибы Белоруссии — Минск: Наука и техника, 1984

Гебелома опоясанная Комментарии

Гебелома опоясанная beatiful post thanks!

Гебелома опоясаннаяГебелома опоясанная Гебелома опоясанная Вы просматриваете субъект

There are excerpts from wikipedia on this article and video

Цифровая криминалистика: 5 способов обнаружить фальшивую фотографию

Этот рассказ является дополнением к статье «Цифровая криминалистика: как эксперты обнаруживают искаженные изображения», опубликованной в июньском номере журнала Scientific American за 2008 год.

Освещение
Составные изображения, состоящие из частей с разных фотографий, могут отображать небольшие различия в условиях освещения, в которых каждый человек или объект был изначально сфотографирован. Такие несоответствия часто остаются незамеченными невооруженным глазом.

Для изображения, такого как справа, моя группа может оценить направление источника света для каждого человека или объекта (стрелки). Наш метод основан на том простом факте, что количество света, падающего на поверхность, зависит от относительной ориентации поверхности по отношению к источнику света. Например, сфера освещается больше всего на стороне, обращенной к свету, и меньше всего на противоположной стороне, с градациями затемнения по ее поверхности в соответствии с углом между поверхностью и направлением света в каждой точке.

Чтобы определить направление источника света, вы должны знать местную ориентацию поверхности. В большинстве мест на объекте изображения трудно определить ориентацию. Единственное исключение — вдоль контура поверхности, где ориентация перпендикулярна контуру ( красные стрелки справа ). Наш алгоритм оценивает направление источника света, измеряя яркость и ориентацию по нескольким точкам контура.

На изображении выше направление источника света для полиции не совпадает с направлением для уток ( стрелки ).Нам нужно будет проанализировать другие элементы, чтобы убедиться, что добавлены именно утки.

Глаза и позиции
Поскольку глаза имеют очень согласованную форму, они могут быть полезны для оценки того, была ли изменена фотография.

В действительности радужная оболочка человека имеет круглую форму, но по мере того, как глаза поворачиваются в сторону, вверх или вниз, она будет казаться все более эллиптической ( a ). Можно приблизительно определить, как глаза будут выглядеть на фотографии, проследив лучи света, идущие от них к точке, называемой центром камеры ( b ).Изображение формируется там, где лучи пересекают плоскость изображения ( синий ). Основная точка камеры — точка пересечения плоскости изображения и луча, по которому направлена ​​камера, — будет находиться рядом с центром фотографии.

Моя группа использует форму двух радужных оболочек человека на фотографии, чтобы сделать вывод о том, как его или ее глаза ориентированы относительно камеры и, следовательно, где находится основная точка камеры ( c ). Принципиальная точка вдали от центра или людей, имеющих несовместимые основные точки, является свидетельством фальсификации ( d ).Алгоритм также работает с другими объектами, если их форма известна, например, с двумя колесами автомобиля.

Однако этот метод ограничен, поскольку анализ основан на точном измерении слегка отличающихся форм двух радужных оболочек человека. Я и мои коллеги обнаружили, что можем надежно оценить большие различия камер, например, когда человек перемещается с одной стороны изображения на середину. Труднее сказать, был ли человек перемещен намного меньше, чем это.

Зеркальные блики
Окружающие огни отражаются в глазах, образуя маленькие белые точки, называемые зеркальными бликами.Форма, цвет и расположение этих бликов довольно много говорят нам об освещении.

В 2006 году фоторедактор связался со мной по поводу фотографии звезд American Idol , которую планировалось опубликовать в его журнале ( выше ). Зеркальные блики были совершенно разными ( вставок, ).

Положение выделения указывает, где находится источник света ( вверху слева ). По мере того, как направление к источнику света (желтая стрелка ) изменяется слева направо, зеркальные блики также изменяются.

Основные моменты на снимке American Idol настолько непоследовательны, что визуального осмотра достаточно, чтобы сделать вывод, что фотография была подделана. Однако многие случаи требуют математического анализа. Чтобы точно определить положение источника света, необходимо принять во внимание форму глаза и взаимную ориентацию глаза, камеры и источника света. Ориентация имеет значение, потому что глаза не являются идеальными сферами: выступает прозрачное покрытие радужной оболочки или роговицы, которое мы моделируем в программном обеспечении как сферу, центр которой смещен от центра белков глаза или склеры ( вверху справа). ).

Наш алгоритм вычисляет ориентацию глаз человека по форме радужной оболочки на изображении. На основании этой информации и положения бликов программа оценивает направление света. Изображение модели American Idol ( выше; направления обозначены красными точками на зеленых сферах ), скорее всего, было составлено по крайней мере из трех фотографий.

Отправить клонов
Клонирование — копирование и вставка области изображения — очень распространенная и мощная форма манипуляции.

Это изображение взято из телевизионной рекламы, использованной в кампании по переизбранию Джорджа Буша в конце 2004 года. Найти клонированные области с помощью компьютерного поиска методом грубой силы, пиксель за пикселем, всех возможных дублированных областей непрактично, поскольку они могут иметь любую форму. и расположен в любом месте изображения. Число сравнений, которые необходимо провести, астрономическое, и бесчисленные крошечные области будут идентичны просто случайно («ложные срабатывания»). Моя группа разработала более эффективную технику, которая работает с небольшими блоками пикселей, обычно около квадрата шесть на шесть пикселей (, вставка ).

Для каждого блока пикселей размером шесть на шесть пикселей в изображении алгоритм вычисляет количество, которое характеризует цвета 36 пикселей в блоке. Затем он использует это количество, чтобы упорядочить все блоки в последовательности, в которой одинаковые и очень похожие блоки расположены близко друг к другу. Наконец, программа ищет идентичные блоки и пытается «вырастить» из них более крупные идентичные регионы, блок за блоком. Работая с блоками, алгоритм значительно сокращает количество ложных срабатываний, которые необходимо проверять и отбрасывать.

Когда алгоритм применяется к изображению из политической рекламы, он определяет три идентичных региона (красный, синий и зеленый).

Отпечатки пальцев камеры
Цифровое ретуширование редко оставляет визуальный след. Поскольку ретуширование может принимать разные формы, я хотел разработать алгоритм, который обнаруживал бы любую модификацию изображения. Техника, которую придумала моя группа, зависит от того, как работают практически все цифровые камеры.

Цифровые датчики камеры расположены в прямоугольной сетке пикселей, но каждый пиксель определяет интенсивность света только в полосе длин волн, близких к одному цвету, благодаря массиву цветных фильтров (CFA), который находится поверх цифрового датчика. сетка.Чаще всего используемый CFA, матрица Байера, имеет красный, зеленый и синий фильтры, расположенные, как показано ниже.

Таким образом, каждый пиксель в необработанных данных имеет только один цветовой канал из трех, необходимых для определения пикселя стандартного цифрового изображения. Недостающие данные заполняются — либо процессором в самой камере, либо программным обеспечением, которое интерпретирует необработанные данные с камеры — путем интерполяции из ближайших пикселей, процедура, называемая демозаикингом. Самый простой подход — взять среднее значение соседних значений, но для достижения лучших результатов также используются более сложные алгоритмы.Какой бы алгоритм демозаики ни применялся, пиксели окончательного цифрового изображения будут коррелированы со своими соседями. Если изображение не имеет правильной корреляции пикселей для камеры, которая предположительно использовалась для съемки, изображение было каким-то образом отретушировано.

Алгоритм моей группы ищет эти периодические корреляции в цифровом изображении и может обнаруживать отклонения от них. Если корреляции отсутствуют в небольшой области, скорее всего, там были внесены какие-то точечные изменения.Корреляции могут полностью отсутствовать, если были внесены изменения во всем изображении, такие как изменение размера или сильное сжатие JPEG. Этот метод может обнаруживать изменения, например, сделанные Рейтер в изображении, опубликованном на заседании Совета Безопасности ООН в 2005 году ( выше ): контрастность блокнота была скорректирована для улучшения его читаемости.

Недостатком метода является то, что его можно эффективно применить только к предположительно оригинальному цифровому изображению; например, сканирование распечатки будет иметь новые корреляции, наложенные сканером.

Предупреждение о мошенничестве: Заявление о нарушении авторских прав на ложное изображение — Веб-дизайн Oshawa | Веб-дизайн, регион Дарем

Еще месяц, еще одно мошенничество с электронной почтой. Это мошенничество с электронной почтой распространяется уже довольно давно, но я обнаружил, что клиенты, особенно с новыми веб-сайтами, могут быть застигнуты врасплох.

Вы можете увидеть пример текста ниже (ссылки и личная информация удалены)

Здравствуйте!

Это Мелинда, я квалифицированный фотограф и иллюстратор.

Честно говоря, я был озадачен, когда наткнулся на свои изображения на вашем сайте. Если вы используете изображение, защищенное авторским правом, без моего согласия, вы должны знать, что владелец может подать на вас в суд.

Использование украденных изображений — это незаконно, и это так подло!

Ознакомьтесь с этим документом со ссылками на мои изображения, которые вы использовали в [удалено], и на мои предыдущие публикации, чтобы получить доказательства моих авторских прав.

Скачайте сейчас и убедитесь сами:

[ссылка удалена]

Если вы не удалите изображения, упомянутые в документе выше, в течение следующих нескольких дней, я напишу вам жалобу на ваш хостинг. поставщик заявляет, что мои авторские права были нарушены, и я пытаюсь защитить свою интеллектуальную собственность.

И если это не сработает, вы можете быть чертовски уверены, что я подам на вас жалобу и подам в суд! И я не буду утруждать себя сообщением об этом заранее.

Мошенничество работает следующим образом:

  • На основной контактный адрес электронной почты на веб-сайте отправляется электронное письмо с утверждением, что изображения или иллюстрации на веб-сайте украдены.
  • Ссылка (обычно имеющаяся на вид) включена в электронное письмо. Нажав на эту ссылку, вы попадете на сайт Google, на котором есть загрузка.Сама загрузка скомпрометирована.
  • Мошенник может также потребовать выплаты для урегулирования дела, прежде чем двигаться дальше.

Хорошим признаком того, что это письмо является мошенничеством, является следующее:

  • Текст, используемый в электронном письме, всегда идентичен, обычно в нем есть несколько вещей. В тексте всегда присутствует: «Честно говоря, я был озадачен, когда наткнулся на свои изображения на вашем сайте». и «Использование украденных изображений — это незаконно, и это так подло!»
  • В электронном письме никогда не будет напрямую указано, на какие изображения или на какой раздел веб-сайта они ссылаются.
  • В электронном письме никогда не будет прямой ссылки на изображение, но всегда будет ссылка на сторонний веб-сайт.
  • Если вы введете в Google имя, адрес электронной почты или номер телефона, обычно выдаются пустые или совершенно нерелевантные результаты.

Как всегда, здравый смысл является лучшим средством обнаружения таких видов мошенничества, и здравый смысл поможет вам обезопасить себя. Письма с законными жалобами на нарушение авторских прав обычно содержат более подробную информацию, отправляются принимающей стороне и исходят непосредственно от юриста.

Принципы дистанционного зондирования — Центр дистанционного зондирования, зондирования и обработки, CRISP

Интерпретация изображений оптического дистанционного зондирования

Для интерпретации изображений часто используются четыре основных типа информации, содержащейся в оптическом изображении:

  • Радиометрическая информация (т.е. яркость, интенсивность, тон),
  • Спектральная информация (т. е. цвет, оттенок),
  • Текстовая информация,
  • Геометрическая и контекстная информация.

Они проиллюстрированы в следующих примерах.

Панхроматическое изображение

Панхроматическое изображение состоит только из одной полосы. Обычно оно отображается как полутоновое изображение , т.е. отображаемая яркость конкретного пикселя пропорциональна цифровому номеру пикселя, который связан с интенсивностью солнечного излучения, отраженного целями в пикселе и обнаруженного детектором.Таким образом, панхроматическое изображение можно аналогичным образом интерпретировать как черно-белую аэрофотоснимок местности. Радиометрическая информация — это основной тип информации, используемый при интерпретации.

Панхроматическое изображение, извлеченное из панхроматической сцены SPOT на земле с разрешением 10 м. Зона покрытия составляет около 6,5 км (ширина) на 5,5 км (высота). Городская зона в нижнем левом углу и поляна в верхней части изображения имеют высокую отраженную интенсивность, в то время как участки с растительностью в правой части изображения обычно темные.Видны дороги и кварталы городских построек. Можно увидеть реку, текущую через покрытую растительностью территорию, пересекающую правый верхний угол изображения. Река кажется яркой из-за отложений, в то время как море в нижней части изображения кажется темным.

Мультиспектральные изображения

Мультиспектральное изображение состоит из нескольких полос данных. Для визуального отображения каждая полоса изображения может отображаться по одной полосе за раз как изображение шкалы серого или в комбинации трех полос одновременно как составное цветное изображение .Интерпретация многоспектрального цветного составного изображения потребует знания спектральной сигнатуры отражательной способности целей в сцене. В этом случае при интерпретации используется спектральное информационное содержание изображения.

Следующие три изображения показывают три полосы мультиспектрального изображения, извлеченного из мультиспектральной сцены SPOT при разрешении на местности 20 м. Охватываемая область такая же, как на панхроматическом изображении выше.Обратите внимание, что полосы XS1 (зеленый) и XS2 (красный) почти идентичны панхроматическому изображению, показанному выше. Напротив, участки с растительностью теперь выглядят яркими в диапазоне XS3 (ближний инфракрасный) из-за высокой отражательной способности листьев в ближнем инфракрасном диапазоне длин волн. Для участков с растительностью можно выделить несколько оттенков серого, соответствующих различным типам растительности. Водные массивы (как река, так и море) выглядят темными в полосе XS3 (ближний ИК).

SPOT XS1 (зеленая полоса)

SPOT XS2 (красная полоса)

SPOT XS3 (ближний ИК-диапазон)

Цветные составные изображения

При отображении цветного составного изображения, три основных цвета (красный, зеленый и синий). Когда эти три цвета сочетаются в различных пропорциях, они дают разные цвета в видимом спектре. Связывание каждой спектральной полосы (не обязательно видимой полосы) с отдельным основным цветом приводит к составному цветному изображению.

Многие цвета могут быть образованы путем комбинирования трех основных цветов (красного, зеленого, синего) в различных пропорциях.

True Color Composite

Если мультиспектральное изображение состоит из трех визуальных основных цветовых полос (красный, зеленый, синий), эти три полосы могут быть объединены для получения изображения «истинного цвета». Например, полосы 3 (красная полоса), 2 (зеленая полоса) и 1 (синяя полоса) изображения LANDSAT TM или мультиспектрального изображения IKONOS могут быть присвоены соответственно R, G и B цвета для отображения.Таким образом, цвета результирующего цветного составного изображения очень похожи на то, что можно было бы наблюдать человеческим глазом.

Цветное изображение IKONOS с разрешением 1 м.

Композитный ложный цвет

Назначение цвета дисплея для любой полосы мультиспектрального изображения может быть выполнено совершенно произвольным образом. В этом случае цвет цели на отображаемом изображении не имеет никакого сходства с ее фактическим цветом. Полученный продукт известен как составное изображение в ложных цветах .Существует множество возможных схем получения композиционных изображений в ложных цветах. Однако какая-то схема может быть более подходящей для обнаружения определенных объектов на изображении.

Очень распространенная комбинированная схема в ложных цветах для отображения мультиспектрального изображения SPOT показана ниже:

R = XS3 (полоса ближнего ИК-диапазона)
G = XS2 (красная полоса)
B = XS1 (зеленая полоса)

Этот ложный цвет Составная схема позволяет легко обнаруживать растительность на изображении. В этом типе составных изображений в ложных цветах растительность появляется в различных оттенках красного в зависимости от типа и условий растительности, поскольку она имеет высокий коэффициент отражения в полосе ближнего ИК-диапазона (как показано на графике спектральной сигнатуры отражательной способности ).

Чистая вода кажется темно-голубоватой (более высокая отражательная способность зеленой полосы), в то время как мутная вода кажется голубоватой (более высокая отражательная способность красного из-за отложений) по сравнению с чистой водой. Голые почвы, дороги и здания могут иметь различные оттенки синего, желтого или серого, в зависимости от их состава.

Составное мультиспектральное изображение SPOT в ложном цвете:
Красный: XS3; Зеленый: XS2; Синий: XS1

Другая распространенная комбинированная схема ложных цветов для отображения оптического изображения в коротковолновом инфракрасном (SWIR) диапазоне показана ниже:

R = SWIR-диапазон (SPOT4, диапазон 4, Landsat TM, диапазон 5)
G = NIR диапазон (диапазон 3 SPOT4, диапазон 4 Landsat TM)
B = красный диапазон (диапазон 2 SPOT4, диапазон 3 Landsat TM)

Пример этого составного дисплея в ложных цветах показан ниже для изображения SPOT 4.

Составление ложных цветов мультиспектрального изображения SPOT 4, включая диапазон SWIR:
Красный: диапазон SWIR; Зеленый: диапазон NIR; Синий: красная полоса. На этой схеме отображения растительность
отображается в оттенках зеленого. Голые почвы и сплошные участки выглядят пурпурными или пурпурными.
Пятно ярко-красного цвета слева — это место активных пожаров.
Шлейф дыма, исходящий от активного очага пожара, имеет бледно-голубоватый цвет.

Составление ложных цветов мультиспектрального изображения SPOT 4 без отображения диапазона SWIR:
Красный: диапазон NIR; Зеленый: красная полоса; Синий: зеленая полоса.Растительность проявляется в оттенках красного.
Шлейф дыма выглядит ярко-голубовато-белым.

Natural Color Composite

Для оптических изображений, в которых отсутствует одна или несколько из трех визуальных основных цветовых полос (т.е. красный, зеленый и синий), спектральные полосы (некоторые из которых могут находиться вне видимой области) могут быть объединены в таким образом, чтобы внешний вид отображаемого изображения напоминал видимую цветную фотографию, т.е. растительность в зеленом, вода в синем, почва в коричневом или сером цвете и т. д.Многие называют этот композит « true color ». Однако этот термин вводит в заблуждение, поскольку во многих случаях цвета моделируются только для того, чтобы они выглядели похожими на «истинные» цвета целей. Термин «естественный цвет» является предпочтительным.

Мультиспектральный датчик SPOT HRV не имеет синей полосы. Три полосы, XS1, XS2 и XS3 соответствуют зеленому, красному и NIR и полосам соответственно. Но достаточно хороший композит естественного цвета может быть получен следующей комбинацией спектральных полос:

R = XS2
G = (3 XS1 + XS3) / 4
B = (3 XS1 — XS3) / 4

где R, G и B — цветовые каналы дисплея.

Составное мультиспектральное изображение SPOT с естественными цветами:
Красный: XS2; Зеленый: 0,75 XS2 + 0,25 XS3; Синий: 0,75 XS2 — 0,25 XS3

Индексы растительности

Различные полосы мультиспектрального изображения можно комбинировать, чтобы выделить участки с растительностью. Одна из таких комбинаций — отношение ближнего инфракрасного диапазона к красному диапазону. Это соотношение известно как коэффициент растительности (RVI) RVI = NIR / Red

Поскольку растительность имеет высокий коэффициент отражения в ближнем инфракрасном диапазоне, но низкий коэффициент отражения в красном цвете, участки с растительностью будут иметь более высокие значения RVI по сравнению с зонами без растительности.Другой часто используемый индекс растительности — это Нормализованный индекс разницы растительности (NDVI) , рассчитываемый как

NDVI = (NIR — красный) / (NIR + красный)

Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI), полученный из вышеуказанного SPOT. image

На карте NDVI, показанной выше, яркие области покрыты растительностью, а нерастительные области (здания, поляны, река, море) обычно темные. Обратите внимание, что деревья вдоль дороги четко видны в виде серых линейных элементов на темном фоне.

Полоса NDVI также может быть объединена с другими полосами мультиспектрального изображения для формирования цветного составного изображения, которое помогает различать различные типы растительности. Один из таких примеров показан ниже. На этом изображении назначение цвета дисплея:

R = XS3 (ближний ИК диапазон)
G = (XS3 — XS2) / (XS3 + XS2) (диапазон NDVI)
B = XS1 (зеленая полоса)

NDVI Цветовой состав изображения SPOT: Красный: XS3; Зеленый: NDVI; Синий: XS1.

На этом цветовом комбинированном изображении можно выделить как минимум три типа растительности: зеленые, ярко-желтые и золотисто-желтые области.Зеленые зоны состоят из густых деревьев с закрытым навесом. Ярко-желтые участки покрыты кустарником или менее густыми деревьями. Золотисто-желтые участки покрыты травой. Области без растительности отображаются темно-синим и пурпурным цветом.

Текстурная информация

Текстура является важным помощником в визуальной интерпретации изображения, особенно для изображений с высоким пространственным разрешением. Пример показан ниже. Также возможно численно охарактеризовать текстурные особенности, и доступны алгоритмы автоматизированного автоматического распознавания различных текстур на изображении.

Это цветное изображение плантации масличных пальм, полученное от IKONOS с разрешением 1 м и панорамированием. Изображение 300 м в поперечнике. Несмотря на то, что весь общий цвет — зеленый, по текстуре изображения можно выделить три различных типа земного покрова. Треугольный участок в нижнем левом углу — плантация масличных пальм со зрелыми пальмами. Видны отдельные деревья. Преобладающая фактура — регулярный узор, образованный кронами деревьев.В верхней части изображения деревья расположены ближе друг к другу, а кроны деревьев сливаются вместе, образуя еще один характерный текстурный узор. Эта область, вероятно, ограничена кустарниками или заброшенными деревьями с высоким подлеском и кустами между деревьями. В правом нижнем углу цвет более однородный, что указывает на то, что это, вероятно, открытое поле с невысокой травой.

Геометрическая и контекстная информация

Использование геометрических и контекстных функций для интерпретации изображений требует некоторой априорной информации об интересующей области.Обычно используются следующие «ключи интерпретации»: форма, размер, узор, расположение и связь с другими знакомыми характеристиками.
Контекстная и геометрическая информация играет важную роль в интерпретации изображений с очень высоким разрешением. Знакомые детали, видимые на изображении, такие как здания, придорожные деревья, дороги и автомобили, упрощают интерпретацию изображения.

Это изображение IKONOS контейнерного порта, подтвержденное наличием судов, кранов и правильных рядов прямоугольных контейнеров.Вероятно, порт не работает на полную мощность, так как между контейнерами видны пустые пространства.

На этом снимке SPOT показана плантация масличных пальм рядом с вырубленным лесом в Риау, Суматра. Площадь изображения 8,6 км на 6,4 км. Видимая здесь прямоугольная сетка является основной характеристикой крупных плантаций масличных пальм в этом регионе.

На этом снимке SPOT показаны расчистки земель, проводимые в вырубленном лесу.Темно-красные области
— это оставшиеся леса. Можно увидеть следы, проникающие в леса, в результате чего в лесах ведется около
лесозаготовок. Следы лесозаготовок также видны на расчищенных участках
(темно-зеленоватые участки). Очевидно, что работы по расчистке земель ведутся с помощью пожаров.
Можно увидеть дымовой шлейф, исходящий от места активных пожаров.


Дистанционное оптическое зондирование Дистанционное инфракрасное зондирование
Перейти к основному указателю

Предварительная обработка данных изображения

image_dataset_from_directory функция

  тс.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
    каталог
    label = "предполагаемый",
    label_mode = "int",
    class_names = Нет,
    color_mode = "RGB",
    batch_size = 32,
    image_size = (256, 256),
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    validation_split = Нет,
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "билинейный",
    follow_links = Ложь,
    crop_to_aspect_ratio = Ложь,
    ** kwargs
)
  

Создает tf.data.Dataset из файлов изображений в каталоге.

Если ваша структура каталогов:

  main_directory /
...class_a /
...... a_image_1.jpg
...... a_image_2.jpg
... class_b /
...... b_image_1.jpg
...... b_image_2.jpg
  

Затем вызов image_dataset_from_directory (main_directory, labels = 'inferred')
вернет tf.data.Dataset , который возвращает пакеты изображений из
подкаталоги class_a и class_b вместе с метками
0 и 1 (0 соответствует class_a и 1 соответствует class_b ).

Поддерживаемые форматы изображений: jpeg, png, bmp, gif.Анимированные гифки обрезаются до первого кадра.

Аргументы

  • каталог : каталог, в котором расположены данные.
    Если метки «предполагаемый», он должен содержать
    подкаталоги, каждый из которых содержит изображения для класса.
    В противном случае структура каталогов игнорируется.
  • ярлыков : Либо «предполагаемый»
    (метки генерируются из структуры каталогов),
    Нет (без ярлыков),
    или список / кортеж целочисленных меток того же размера, что и количество
    файлы изображений, найденные в каталоге.Этикетки следует отсортировать по
    в алфавитно-цифровом порядке путей к файлам изображений
    (получено через os.walk (каталог) на Python).
  • label_mode :
    — ‘int’: означает, что метки закодированы как целые числа
    (например, для потери sparse_categorical_crossentropy ).
    — «категоричный» означает, что ярлыки
    закодирован как категориальный вектор
    (например, для потери categoryorical_crossentropy ).
    — «двоичный» означает, что метки (их может быть только 2)
    кодируются как скаляры float32 со значениями 0 или 1
    (е.грамм. для binary_crossentropy ).
    — Нет (без ярлыков).
  • имя_класса : Допустимо, только если «метки» являются «предполагаемыми». Это явный
    список имён классов (должен совпадать с названиями подкаталогов). Использовал
    контролировать порядок занятий
    (в противном случае используется алфавитно-цифровой порядок).
  • color_mode : Один из оттенков серого, RGB, RGB. По умолчанию: «rgb».
    Будут ли изображения преобразованы в
    иметь 1, 3 или 4 канала.
  • batch_size : размер пакетов данных.По умолчанию: 32.
  • image_size : Размер для изменения размера изображений после их чтения с диска.
    По умолчанию (256, 256) .
    Поскольку конвейер обрабатывает пакеты изображений, которые все должны иметь
    того же размера, это должно быть предусмотрено.
  • перемешать : перемешивать ли данные. По умолчанию: True.
    Если установлено значение False, данные сортируются в алфавитно-цифровом порядке.
  • seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • validation_split : необязательное число с плавающей запятой между 0 и 1,
    часть данных, которые нужно зарезервировать для проверки.
  • подмножество : Одно из «обучение» или «проверка».
    Используется, только если установлено значение validation_split .
  • интерполяция : Строка, метод интерполяции, используемый при изменении размера изображений.
    По умолчанию билинейный . Поддерживает билинейный , ближайший , бикубический ,
    площадь , lanczos3 , lanczos5 , гауссиан , mitchellcubic .
  • follow_links : посещать ли подкаталоги, на которые указывают символические ссылки.По умолчанию False.
  • crop_to_aspect_ratio : Если True, измените размер изображений без соотношения сторон.
    коэффициент искажения. Когда исходное соотношение сторон отличается от целевого
    соотношение сторон, выходное изображение будет обрезано, чтобы получить наибольшее
    возможное окно в изображении (размером image_size ), которое соответствует
    целевое соотношение сторон. По умолчанию ( crop_to_aspect_ratio = False ),
    соотношение сторон может не сохраняться.
  • ** kwargs : устаревшие аргументы ключевого слова.

Возврат

A tf.data.Dataset объект.
— Если label_mode равно None, это дает float32 тензоров формы
(размер_пакета, размер_изображения [0], размер_изображения [1], число_каналов) ,
кодирование изображений (правила относительно num_channels см. ниже).
— В противном случае будет получен кортеж (изображения, метки) , где изображений
имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) ,
и метки следует формату, описанному ниже.

Правила относительно формата этикеток:
— если label_mode равен int , метки являются тензором формы int32
(размер_пакции) .
— если label_mode — это двоичный , метки являются тензором float32
1 и 0 формы (batch_size, 1) .
— если label_mode — это категориальный , метки являются тензором float32
формы (batch_size, num_classes) , представляющий собой горячую
кодирование индекса класса.

Правила относительно количества каналов в полученных изображениях:
— если color_mode оттенки серого ,
в тензорах изображения 1 канал.
— если color_mode — это rgb ,
В изображении есть 3-х канальные тензоры.
— если color_mode — это rgba ,
В изображении есть 4-х канальные тензоры.


load_img функция

  tf.keras.preprocessing.image.load_img (
    path, grayscale = False, color_mode = "rgb", target_size = None, interpolation = "ближайший"
)
  

Загружает изображение в формат PIL.

использование:

  изображение = tf.keras.preprocessing.image.load_img (путь_к образу)
input_arr = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование одного изображения в пакет.
прогнозы = model.predict (input_arr)
  

Аргументы

  • путь : путь к файлу изображения.
  • оттенки серого : УСТАРЕЛО используйте color_mode = "grayscale" .
  • color_mode : Один из оттенков серого, RGB, RGB.По умолчанию: «rgb».
    Желаемый формат изображения.
  • target_size : Либо Нет (по умолчанию исходный размер)
    или кортеж целых чисел (img_height, img_width) .
  • интерполяция : Метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если
    целевой размер отличается от размера загруженного изображения.
    Поддерживаемые методы: «ближайший», «билинейный» и «бикубический».
    Если установлена ​​PIL версии 1.1.3 или новее, «lanczos» также
    поддерживается.Если установлена ​​PIL версии 3.4.0 или новее, «бокс» и
    «Hamming» также поддерживаются. По умолчанию используется «ближайший».

Возврат

Экземпляр образа PIL.

Повышает

  • ImportError : если PIL недоступен.
  • ValueError : если метод интерполяции не поддерживается.

img_to_array функция

  tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img, data_format = None, dtype = None)
  

Преобразует экземпляр изображения PIL в массив Numpy.

использование:

  из изображения импорта PIL
img_data = np.random.random (размер = (100, 100, 3))
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data)
массив = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)
  

Аргументы

  • img : входной экземпляр образа PIL.
  • data_format : Формат данных изображения, может быть либо «channels_first», либо
    «каналы_последний».По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка
    tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы его не изменили,
    по умолчанию «channels_last»).
  • dtype : Dtype для использования. По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка
    tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию
    на «float32»)

Возврат

Массив 3D Numpy.

Повышает

  • ValueError : если недопустимый img или data_format передается.

ImageDataGenerator класс

  tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (
    featurewise_center = Ложь,
    samplewise_center = Ложь,
    featurewise_std_normalization = Ложь,
    samplewise_std_normalization = Ложь,
    zca_whitening = Ложь,
    zca_epsilon = 1e-06,
    диапазон_ вращения = 0,
    width_shift_range = 0,0,
    height_shift_range = 0,0,
    яркость_диапазона = Нет,
    shear_range = 0,0,
    zoom_range = 0,0,
    channel_shift_range = 0,0,
    fill_mode = "ближайший",
    cval = 0.0,
    horizontal_flip = Ложь,
    vertical_flip = Ложь,
    rescale = Нет,
    preprocessing_function = Нет,
    data_format = Нет,
    validation_split = 0,0,
    dtype = Нет,
)
  

Генерация пакетов данных тензорного изображения с увеличением данных в реальном времени.

Данные будут зацикливаться (партиями).

Аргументы

  • featurewise_center : Boolean.
    Установите для входного среднего значение 0 по набору данных по функциям.
  • samplewise_center : логический.Установите для каждого образца среднее значение 0.
  • featurewise_std_normalization : логический.
    Разделите входные данные по стандартным параметрам набора данных.
  • samplewise_std_normalization : логический. Разделите каждый ввод на его стандартное значение.
  • zca_epsilon : epsilon для отбеливания ZCA. По умолчанию 1e-6.
  • zca_whitening : логический. Нанесите отбеливание ZCA.
  • диапазон_ вращения : Внутр. Диапазон градусов для случайных вращений.
  • width_shift_range : Float, 1-D array-like или int
    — float: доля общей ширины, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива.
    — int: целое число пикселей из интервала
    (диапазон_ширина_двига, + диапазон_ширина_двига)
    — При width_shift_range = 2 возможных значений
    целые числа [-1, 0, +1] ,
    то же, что и с width_shift_range = [- 1, 0, +1] ,
    в то время как с width_shift_range = 1.0 возможными значениями являются числа с плавающей запятой
    в интервале [-1,0, +1,0).
  • height_shift_range : Float, 1-D array-like или int
    — float: доля общей высоты, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива.
    — int: целое число пикселей из интервала
    (-диапазон_высоты, + диапазон_высоты)
    — При height_shift_range = 2 возможных значений
    целые числа [-1, 0, +1] ,
    то же, что и для height_shift_range = [- 1, 0, +1] ,
    в то время как с height_shift_range = 1.0 возможные значения являются числами с плавающей запятой
    в интервале [-1,0, +1,0).
  • яркость_диапазона : кортеж или список из двух чисел с плавающей запятой.Диапазон для комплектации
    значение сдвига яркости от.
  • shear_range : Float. Интенсивность сдвига
    (Угол сдвига против часовой стрелки в градусах)
  • диапазон масштабирования : плавающий или [нижний, верхний]. Диапазон случайного увеличения.
    Если число с плавающей запятой, [нижний, верхний] = [1-диапазон_увеличения, 1 + диапазон_увеличения] .
  • channel_shift_range : плавающий. Диапазон случайных сдвигов каналов.
  • fill_mode : Одно из значений {«постоянный», «ближайший», «отражать» или «переносить»}.По умолчанию — «ближайший».
    Точки за пределами ввода закрашиваются
    согласно заданному режиму:
    — ‘константа’: kkkkkkkk | abcd | kkkkkkkk (cval = k)
    — ‘ближайший’: aaaaaaaa | abcd | dddddddd
    — ‘отразить’: abcddcba | abcd | dcbaabcd
    — ‘обертка’: abcdabcd | abcd | abcdabcd
  • cval : Float или Int.
    Значение, используемое для точек за пределами границ
    когда fill_mode = "constant" .
  • horizontal_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по горизонтали.
  • vertical_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по вертикали.
  • rescale : коэффициент масштабирования. По умолчанию Нет.
    Если None или 0, масштабирование не применяется,
    в противном случае мы умножаем данные на предоставленное значение
    (после применения всех остальных преобразований).
  • preprocessing_function : функция, которая будет применяться к каждому входу.
    Функция запустится после изменения размера и увеличения изображения.
    Функция должна принимать один аргумент:
    одно изображение (тензор Numpy ранга 3),
    и должен выводить тензор Numpy с той же формой.
  • data_format : Формат данных изображения,
    либо «каналы_первый», либо «каналы_последний».
    Режим «channels_last» означает, что изображения должны иметь форму
    (образцы, высота, ширина, каналы) ,
    Режим «channels_first» означает, что изображения должны иметь форму
    (образцы, каналы, высота, ширина) .
    По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем
    Файл конфигурации Keras по адресу ~ / .keras / keras.json .
    Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».
  • validation_split : Float. Часть изображений зарезервирована для проверки
    (строго между 0 и 1).
  • dtype : Dtype, используемый для сгенерированных массивов.

Повышает

  • ValueError : Если значение аргумента data_format отличается от
    «каналы_последний» или «каналы_первый» .
  • ValueError : Если значение аргумента, validation_split > 1
    или validation_split <0.

Примеры

Пример использования .flow (x, y) :

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data ()
y_train = utils.to_categorical (y_train, num_classes)
y_test = utils.to_categorical (y_test, num_classes)
datagen = ImageDataGenerator (
    featurewise_center = Верно,
    featurewise_std_normalization = Верно,
    Rotation_range = 20,
    width_shift_range = 0,2,
    height_shift_range = 0,2,
    horizontal_flip = Верно,
    validation_split = 0.2)
# вычислить количества, необходимые для поэлементной нормализации
# (стандартное, среднее и основные компоненты, если применяется отбеливание ZCA)
datagen.fit (x_train)
# соответствует модели на пакетах с увеличением данных в реальном времени:
model.fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32,
         subset = 'обучение'),
         validation_data = datagen.flow (x_train, y_train,
         batch_size = 8, subset = 'validation'),
         steps_per_epoch = len (x_train) / 32, эпохи = эпохи)
# вот более "ручной" пример
для e в диапазоне (эпохах):
    print ('Эпоха', e)
    партии = 0
    для x_batch, y_batch в датагене.поток (x_train, y_train, batch_size = 32):
        model.fit (x_batch, y_batch)
        партии + = 1
        если партии> = len (x_train) / 32:
            # нам нужно разорвать цикл вручную, потому что
            # генератор зацикливается бесконечно
            перерыв
  

Пример использования .flow_from_directory (каталог) :

  train_datagen = ImageDataGenerator (
        rescale = 1. / 255,
        shear_range = 0,2,
        zoom_range = 0,2,
        horizontal_flip = Истина)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        'данные / поезд',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичный')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'проверка данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичный')
model.fit (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000,
        эпох = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800)
  

Пример совместного преобразования изображений и масок.

  # создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами
data_gen_args = dict (featurewise_center = True,
                     featurewise_std_normalization = Верно,
                     диапазон_ вращения = 90,
                     width_shift_range = 0,1,
                     height_shift_range = 0,1,
                     zoom_range = 0,2)
image_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
mask_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args)
# Предоставьте одинаковые аргументы начального числа и ключевого слова для методов подгонки и потока
семя = 1
image_datagen.fit (images, augment = True, seed = seed)
mask_datagen.fit (маски, augment = True, seed = seed)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory (
    'данные / изображения',
    class_mode = Нет,
    seed = семя)
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory (
    'данные / маски',
    class_mode = Нет,
    seed = семя)
# объединить генераторы в один, который дает изображение и маски
train_generator = zip (генератор_образа, генератор_маски)
model.fit (
    train_generator,
    steps_per_epoch = 2000,
    эпох = 50)
  

поток метод

  ImageDataGenerator.поток(
    Икс,
    y = Нет,
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    sample_weight = Нет,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    подмножество = Нет,
)
  

Принимает массивы данных и меток, генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

  • x : входные данные. Массив Numpy ранга 4 или кортеж. Если кортеж, первый
    элемент должен содержать изображения, а второй элемент — другой numpy
    массив или список массивов numpy, который передается на вывод без
    любые модификации.Может использоваться для подачи различных данных модели
    вместе с изображениями. В случае данных в градациях серого ось каналов
    массив изображений должен иметь значение 1, в случае данных RGB он должен
    имеет значение 3, а в случае данных RGBA должно иметь значение 4.
  • и : Этикетки.
  • batch_size : Int (по умолчанию: 32).
  • перемешать : Boolean (по умолчанию: True).
  • sample_weight : веса выборки.
  • seed : Int (по умолчанию: None).
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании
    укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения.
    сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : Str (по умолчанию: '' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных
    изображения (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg», «bmp», «pdf», «ppm», «gif»,
    «tif», «jpg»
    (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).По умолчанию: «png».
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если
    validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .

Возврат

Итератор , дающий кортежи (x, y)
где x — массив данных изображения.
(в случае ввода одного изображения) или список
массивов numpy (в случае с
дополнительные входы) и y — массив numpy
соответствующих этикеток.Если sample_weight не равно None,
Полученные кортежи имеют вид (x, y, sample_weight) .
Если y равно None, возвращается только массив numpy x .

Повышает

  • ValueError : Если значение аргумента подмножество отличается от
    «обучение» или «проверка».

flow_from_dataframe метод

  ImageDataGenerator.flow_from_dataframe (
    фрейм данных
    directory = None,
    x_col = "имя файла",
    y_col = "класс",
    weight_col = Нет,
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = Нет,
    class_mode = "категориальный",
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "ближайший",
    validate_filenames = True,
    ** kwargs
)
  

Принимает фрейм данных и путь к каталогу + генерирует пакеты.

Сгенерированные пакеты содержат дополненные / нормализованные данные.

Простое руководство можно найти здесь.

Аргументы

  • фрейм данных : фрейм данных Pandas, содержащий пути к файлам относительно
    Каталог (или абсолютные пути, если каталог — Нет) изображений
    в строковом столбце. Он должен включать другие столбцы
    в зависимости от class_mode :
    — если class_mode — это "категориальный" (значение по умолчанию), он должен включать
    столбец y_col с классами каждого изображения.Ценности в
    столбец может быть строкой / списком / кортежем, если один класс, или списком / кортежем, если
    несколько классов.
    — если class_mode — это "двоичный" или "разреженный" , он должен включать
    задан столбец y_col со значениями классов в виде строк.
    — если class_mode — это "raw" или "multi_output" , он должен содержать
    столбцы, указанные в y_col .
    — если class_mode равно "input" или None дополнительный столбец не требуется.
  • каталог : строка, путь к каталогу для чтения изображений. Если Нет ,
    данные в столбце x_col должны быть абсолютными путями.
  • x_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит имена файлов (или
    абсолютные пути, если каталог Нет ).
  • y_col : строка или список, столбец / с в кадре данных , который имеет целевые данные.
  • weight_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит образец
    веса.По умолчанию: Нет .
  • target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию: (256, 256) .
    Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
  • color_mode : один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Ли
    изображения будут преобразованы в 1 или 3 цветовых канала.
  • классы : необязательный список классов (например, ['собаки', 'кошки'] ). По умолчанию
    Никто. Если не указан, список классов будет автоматически
    полученный из y_col , который будет отображаться в индексы меток, будет
    быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса
    имена для индексов классов можно получить через атрибут
    индекс_класса .
  • class_mode : один из «двоичный», «категориальный», «вход», «multi_output»,
    «raw», sparse или None. По умолчанию: «категоричный».
    Режим достижения целей:
    "binary" : 1D numpy массив двоичных меток,
    «категориальный» : двумерный массив numpy меток с горячим кодированием.
    Поддерживает вывод нескольких этикеток.
    «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы
    с автоэнкодерами),
    "multi_output" : список значений различных столбцов,
    "raw" : массив значений в столбцах y_col ,
    "sparse" : 1D numpy массив целочисленных меток,
    Нет , цели не возвращаются (генератор выдаст только
    пакеты данных изображения, которые полезно использовать в
    модель.прогнозировать () ).
  • batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
  • перемешать : перемешивать ли данные (по умолчанию: True)
  • seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании
    укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения.
    сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : ул.Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только
    актуально, если установлен save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg», «bmp», «pdf», «ppm», «gif»,
    «tif», «jpg»
    (актуально, только если установлено значение save_to_dir ). По умолчанию: «png».
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если
    validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
  • интерполяция : Метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если
    целевой размер отличается от размера загруженного изображения.Поддерживается
    методы: «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» . Если версия PIL
    Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL
    установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming"
    поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .
  • validate_filenames : Boolean, проверять ли имена файлов изображений в
    x_col . Если True , недопустимые изображения будут игнорироваться.Отключение этого
    опция может привести к ускорению выполнения этой функции.
    По умолчанию True .
  • ** kwargs : устаревшие аргументы для вывода предупреждений об устаревании.

Возврат

DataFrameIterator , выдающий кортежи (x, y)
где x — массив numpy, содержащий пакет
изображений с формой (размер_пакета, * целевой_размер, каналы)
и y — множество соответствующих меток.


flow_from_directory метод

  ImageDataGenerator.flow_from_directory (
    каталог
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = Нет,
    class_mode = "категориальный",
    batch_size = 32,
    shuffle = True,
    семя = Нет,
    save_to_dir = Нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "png",
    follow_links = Ложь,
    подмножество = Нет,
    интерполяция = "ближайший",
)
  

Указывает путь к каталогу и генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

  • каталог : строка, путь к целевому каталогу. Он должен содержать один
    подкаталог для каждого класса. Любые изображения PNG, JPG, BMP, PPM или TIF ​​внутри
    каждый из подкаталогов дерева каталогов будет включен в
    генератор. Смотрите этот сценарий
    Больше подробностей.
  • target_size : Кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию (256,
    256)
    . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
  • color_mode : Один из оттенков серого, RGB, RGB. По умолчанию: «rgb». Ли
    изображения будут преобразованы в 1, 3 или 4 канала.
  • классы : Дополнительный список подкаталогов классов
    (например, ["собаки", "кошки"] ). По умолчанию: Нет. Если не указан, список
    классов будет автоматически выведен из подкаталога
    имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет
    рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые
    будет отображаться в индексы лейбла, будет буквенно-цифровым).В
    словарь, содержащий отображение имен классов на класс
    индексы могут быть получены через атрибут class_indices .
  • class_mode : одно из «категориальный», «двоичный», «разреженный»,
    «ввод» или Нет. По умолчанию: «категоричный».
    Определяет тип возвращаемых массивов меток:
    — «категориальными» будут двухмерные метки с горячим кодированием,
    — «binary» будет 1D двоичными метками,
    — «sparse» — это одномерные целые метки,
    — «входными» будут изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для
    работа с автоэнкодерами).- Если None, метки не возвращаются (генератор выдаст только
    пакеты данных изображения, которые полезно использовать с
    model.predict () ).
    Обратите внимание, что в случае class_mode None данные все равно необходимо
    находиться в подкаталоге каталога для правильной работы.
  • batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
  • перемешать : перемешивать ли данные (по умолчанию: True). Если установлено значение False,
    сортирует данные в алфавитно-цифровом порядке.
  • seed : необязательное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании
    укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения.
    сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : ул. Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только
    актуально, если установлен save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg», «bmp», «pdf», «ppm», «gif»,
    «tif», «jpg»
    (актуально, только если установлено значение save_to_dir ).По умолчанию: «png».
  • follow_links : следует ли следовать символическим ссылкам внутри
    подкаталоги класса (по умолчанию: False).
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если
    validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
  • интерполяция : Метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если
    целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживается
    методы: «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» .Если версия PIL
    Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL
    установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming"
    поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .

Возврат

A DirectoryIterator , дающий кортежи (x, y)
где x — массив numpy, содержащий пакет
изображений с формой (размер_пакета, * целевой_размер, каналы)
и y — множество соответствующих меток.


Байесовский анализ для исправления ложноотрицательных ошибок при захвате — повторное получение оценок численности с помощью фотоидентификации на JSTOR

Абстрактный

Отлов — методы повторной поимки в основном используются для оценки размера некоторых популяций китообразных. Применение этих методов для фотоидентификационных данных узнаваемых лиц очень распространено. Фотографии низкого качества могут привести к тому, что аналитик определит два наблюдения одного и того же человека как разные (ложноотрицательные ошибки).Такой вид ошибки сопоставления приводит к завышению оценок численности населения. Мы разрабатываем байесовский подход для получения скорректированных на систематическую ошибку оценок размера популяции N. Этот метод можно использовать для моделей поимки-повторной поимки горного типа (Otis et al. Wildlife Monographs 62 (1978) 1-135), включающих два или более отбора проб. Мы использовали методологию моделирования данных.

Информация о журнале

Бразильский журнал вероятностей и статистики является официальным изданием Бразильской статистической ассоциации и поддерживается Институтом математической статистики (IMS).Начиная с 2012 года, журнал будет выходить четыре номера в год: в феврале, мае, августе и декабре. В журнале публикуются статьи по прикладной вероятности, прикладной статистике, статистике вычислений, математической статистике, теории вероятностей и случайным процессам.

Информация об издателе

Целью Института математической статистики (IMS) является содействие
развитие и распространение теории и приложений статистики
и вероятность.Институт сформирован на встрече заинтересованных лиц.
12 сентября 1935 года в Анн-Арборе, штат Мичиган, вследствие чувства
что теория статистики будет продвинута с образованием организации
тех, кто особенно интересуется математическими аспектами предмета.
Летопись статистики и Анналы вероятности
(которые заменяют «Анналы математической статистики»), Статистические
Наука и Анналы прикладной вероятности — это научные
журналы института.Они и Бюллетень IMS включают
официальные журналы института.
Институт имеет индивидуальное и организационное членство. Сборы
оплачиваются ежегодно и включают подписку на информационный бюллетень организации,
Бюллетень IMS. Участники также получают приоритетные цены на все
другие публикации IMS.

Как использовать ложный цвет — объяснение методов экспонирования

Определение ложного цвета

Как работает экспозиция ложного цвета

Прежде чем мы узнаем, как использовать ложный цвет, нам, вероятно, следует поговорить о его противоположности — истинном цвете.

Истинный цвет — это когда изображение представлено своими естественными цветами или их близким приближением. Таким образом, в большинстве случаев, когда вы снимаете что-либо на обычную камеру и с помощью любого из разных типов объективов, вы получите естественный цвет. Зеленый лес станет зеленым, а синий океан станет синим.

В зависимости от типа камеры, оборудования, которое вы используете, или даже ваших собственных глаз, зелень того леса или голубизна океана будут различаться. Теперь давайте рассмотрим базовое определение изображения в псевдоцвете.

ЛОЖНЫЙ ЦВЕТ ОПРЕДЕЛЕНИЕ изображения

Что такое ложный цвет?

Ложный цвет — это функция на мониторах, которая может считывать уровни экспозиции в данном снимке. В первую очередь он известен тем, что отображает изображения в другой цветовой схеме, чтобы сделать некоторые детали более заметными. Изображения, отображаемые с этими цветами, соответствуют спектру, который включает фиолетовый, синий, черный, серый, желтый, оранжевый и красный. Эти цвета могут помочь вам определить количество и качество экспозиции, получаемой вашим изображением.

Характеристики ложного цвета:

  • Изображение цветового спектра (например, инфракрасное)
  • Выявление скрытых деталей более
  • Обеспечение другого способа взглянуть на снимок или изображение

Треугольник экспозиции — это способ использовать различные настройки камеры — диафрагма, ISO и, если быть точным, выдержка — для получения правильной экспозиции изображения. С этими настройками вы сможете с уверенностью подойти к любому сценарию освещения. Загрузите нашу БЕСПЛАТНУЮ электронную книгу о треугольнике экспозиции как важное руководство по совершенствованию правильной экспозиции.

Бонус для бесплатной загрузки

Бесплатная загрузка

Окончательное руководство по экспозиции

Треугольник экспозиции — это то, что нужно освоить каждому фотографу и кинематографисту. Загрузите нашу БЕСПЛАТНУЮ электронную книгу, чтобы получить подробные объяснения и руководства по таким темам, как диафрагма, ISO, выдержка и то, как сбалансировать эти настройки, чтобы каждый раз получать идеальную экспозицию.

Таблица ложных цветов

Определение ложных цветов

Ложные цветные изображения можно найти в настройках монитора, который вы используете.Однако, если вы включите это и просто увидите спектр цветов, вы, вероятно, запутаетесь в том, на что смотрите. Видео ниже — простой способ познакомиться с ним.

Как использовать ложный цвет с уровнями IRE

Первое, с чем вы хотите ознакомиться, — это уровни IRE.

IRE — это единица измерения композитных видеосигналов; аббревиатура происходит от Института Радиоинженеров. Что касается уровней цвета, вы увидите их на мониторе в виде цветового спектра.Этот спектр, как видно на диаграмме ложных цветов, является ключом, который поможет вам понять, где уровни IRE того, что отображается на вашем мониторе.

Чтение таблицы ложных цветов IRE

Пурпурный (IRE 0) означает отсутствие какого-либо цвета, он же черный. Вариации синего и синего (IRE 2-24) означают, что объект очень темный и не подвергается сильной ложной цветовой экспозиции. Темно-серый (IRE 24-42) означает, что вы покидаете (или входите) в недоэкспонированную область.

Как только вы нажмете зеленый (IRE 43-47), вы получите светло-серый (IRE 47-77), который обычно лучше всего подходит для тона кожи человека (обычно IRE 70).Но затем вы начинаете входить в передержанную территорию с желтым (IRE 78-93), за которым следует оранжевый (IRE 93-100), а затем заканчивается красным (IRE 100+).

Изображение в ложном цвете

Как использовать ложный цвет

Итак, вы понимаете, что эти «поддельные» цветные изображения можно найти на вашем мониторе, он поставляется с руководством по цветовому спектру и делает ваше изображение похожим на инфракрасный дисплей. Теперь пора действительно узнать, как использовать ложный цвет; видео ниже может помочь понять это.

Узнайте, как использовать ложные цвета с освещением

Наряду с настройкой диафрагмы использование ложных цветов может помочь сделать освещение на вашем телевизоре максимально хорошим. Его также можно использовать, если вам нужен особый вид для вашего снимка, сцены или декорации.

Шаг первый: настройка телесных тонов

Чтобы избежать передержки, особенно телесных тонов, вы можете использовать ложный цвет, так как вы можете использовать руководство IRE, чтобы выяснить, есть ли у вас совпадение (IRE 70, также известный как светлый серый).Или, может быть, вы хотите скрыть это лицо во тьме; вы можете убедиться, что часть лица все еще видна (IRE 70), но окружена темнотой (IRE 10-20).

Шаг 2. Сбалансируйте освещение

В целом использование этих цветных мониторов может помочь вам понять, что и в какой степени экспонируется. Хотя это полезно для предотвращения недоэкспонирования или незаметности, в основном это работает для создания баланса. Освещение на пленке может быть сложной задачей, поэтому полезно знать, как использовать ложные цвета, чтобы обеспечить красивый снимок.

Шаг третий: эксперимент

И если вы хотите проявить творческий подход, этот инструмент экспозиции тоже подойдет. Если вы уже знаете, как что-то должно или обычно выглядит, игра с уровнями ложных цветов может придать вашему снимку уникальный вид.

Снимаете под дождем (или в темноте) и хотите убедиться, что ваших актеров видно? Снимаете при солнечном свете, но не хотите получать слишком много ложных цветов (или, может быть, вам нужно их много)? Ложный окрас может стать вашим надежным союзником для всех видов побегов.

UP NEXT

Лучшие методы освещения на пленке

Теперь, когда вы знаете, как использовать ложные цвета, вы должны подумать, как лучше всего использовать методы освещения. В нашем руководстве описаны основные методы освещения, которые помогут сделать ваш фильм максимально качественным и кинематографичным, независимо от вашего бюджета.

Наверх Далее: методы освещения →

Справочник по API — документация Streamlit 0.86.0

Streamlit упрощает визуализацию, изменение и обмен данными.API
ссылка организована по типу деятельности, например, отображение данных или оптимизация
представление. Каждый раздел включает методы, связанные с типом деятельности,
включая примеры.

Знаете, что ищете? Используйте эти ссылки или левую навигацию для перехода
этот справочник по API.

Команды

Magic — это функция Streamlit, которая позволяет писать уценку и
данные в ваше приложение с очень небольшим количеством нажатий клавиш. Вот пример:

 # Нарисуйте заголовок и текст в приложении:
'' '
# Это название документа

Это какой-то _markdown_.'' '

df = pd.DataFrame ({'col1': [1,2,3]})
df # <- Нарисовать фрейм данных

х = 10
'x', x # <- Нарисуйте строку 'x', а затем значение x
 

Каждый раз, когда Streamlit видит переменную или литерал
значение в отдельной строке, он автоматически записывает это в ваше приложение, используя
st. Напишите (о котором вы узнаете позже).

Кроме того, магия достаточно умен, чтобы игнорировать строки документации. То есть игнорирует
строки в верхней части файлов и функций.

Если вы предпочитаете более явно вызывать команды Streamlit, вы всегда можете включить
magic off в вашем ~ /.streamlit / config.toml со следующей настройкой:

 [бегун]
magicEnabled = false
 

Важно

Сейчас Magic работает только в основном файле приложения Python, а не в импортированных файлах. См. Выпуск № 288 GitHub для обсуждения проблем.

Приложения Streamlit обычно начинаются с звонка на st.title , чтобы установить
название приложения. После этого вы можете использовать 2 уровня заголовков:
стр. Заголовок и стр. Подзаголовок .

Чистый текст вводится с ул.текст и Markdown с
ул. Уценка .

Мы также предлагаем команду «швейцарский армейский нож» под названием st.write , которая принимает
несколько аргументов и несколько типов данных. И как описано выше, вы можете
также используйте магические команды вместо st.write .

обтекаемый. текст ( корпус )

Запись предварительно отформатированного текста фиксированной ширины.

Параметры

body ( str ) - строка для отображения.

Пример

 >>> st.text ('Это какой-то текст.')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. уценка ( body , unsafe_allow_html = False )

Отображаемая строка в формате Markdown.

Параметры
  • body ( str ) -

    Строка, отображаемая как Markdown со вкусом Github.Синтаксис
    информацию можно найти по адресу: https://github.github.com/gfm.

    Это также поддерживает:

  • unsafe_allow_html ( bool ) -

    По умолчанию любые HTML-теги, найденные в теле, будут экранированы и
    поэтому рассматривается как чистый текст. Это поведение может быть отключено
    установив для этого аргумента значение True.

    Тем не менее, мы настоятельно не рекомендуем . Трудно написать
    безопасный HTML, поэтому, используя этот аргумент, вы можете поставить под угрозу
    безопасность пользователей.Для получения дополнительной информации см .:

    https://github.com/streamlit/streamlit/issues/152

    Также обратите внимание, что `unsafe_allow_html` является временной мерой и может
    могут быть удалены из Streamlit в любое время.

    Если вы все же решите включить HTML, мы просим вас сообщить нам
    ваш точный вариант использования здесь:

    https://discuss.streamlit.io/t/96

    Это поможет нам разработать безопасные API, которые позволят вам делать то, что
    ты хочешь.

Пример

 >>> ул.уценка ('Streamlit ** _ действительно_ круто **.')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. подпись ( тело )

Отображать текст мелким шрифтом.

Это должно использоваться для подписей, отступлений, сносок, боковых примечаний и
другой пояснительный текст.

Параметры

body ( str ) - текст для отображения.

Пример

 >>> st.caption ('Это строка, которая объясняет что-то выше.')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. латекс ( корпус )

Показать математические выражения в формате LaTeX.

Поддерживаемые функции LaTeX перечислены на
https://katex.org/docs/supported.{n}} {1-r} \ вправо)
... '' ')


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. запись ( * args , ** kwargs )

Записать аргументы в приложение.

Это швейцарский армейский нож команд Streamlit: он делает разные
вещи в зависимости от того, что вы в него бросаете. В отличие от других команд Streamlit,
write () имеет несколько уникальных свойств:

  1. Вы можете передать несколько аргументов, все из которых будут записаны.

  2. Его поведение зависит от типов ввода следующим образом.

  3. Он возвращает None, поэтому его «слот» в приложении нельзя использовать повторно.

Параметры
  • * args ( any ) —

    Один или несколько объектов для печати в приложении.

    Аргументы обрабатываются следующим образом:

    • write (строка) Печатает отформатированную строку Markdown с поддержкой

      для выражения LaTeX и коротких кодов эмодзи.Дополнительную информацию см. В документации по st.markdown.

    • запись (data_frame): отображает DataFrame в виде таблицы.

    • запись (ошибка): специально печатает исключение.

    • запись (функция): отображает информацию о функции.

    • запись (модуль): отображает информацию о модуле.

    • write (dict): отображает dict в интерактивном виджете.

    • write (mpl_fig): отображает рисунок Matplotlib.

    • запись (altair): отображение диаграммы Альтаира.

    • запись (keras): отображает модель Keras.

    • запись (graphviz): отображает график Graphviz.

    • write (plotly_fig): отображает графическое изображение.

    • write (bokeh_fig): отображает фигуру боке.

    • write (sympy_expr): печатает выражение SymPy с использованием LaTeX.

    • write (htmlable): печатает _repr_html_ () для объекта, если он доступен.

    • write (obj): выводит str (obj), если иное неизвестно.

  • unsafe_allow_html ( bool ) —

    Это аргумент, содержащий только ключевое слово, значение по умолчанию — False.

    По умолчанию любые HTML-теги, найденные в строках, будут экранированы и
    поэтому рассматривается как чистый текст. Это поведение может быть отключено
    установив для этого аргумента значение True.

    Тем не менее, мы настоятельно не рекомендуем . Трудно писать безопасно
    HTML, поэтому, используя этот аргумент, вы можете поставить под угрозу
    безопасность.Для получения дополнительной информации см .:

    https://github.com/streamlit/streamlit/issues/152

    Также обратите внимание, что `unsafe_allow_html` является временной мерой и может быть
    удаляется из Streamlit в любое время.

    Если вы все равно решите включить HTML, мы просим вас сообщить нам свой
    точный вариант использования здесь:
    https://discuss.streamlit.io/t/96.

    Это поможет нам разработать безопасные API, которые позволят вам делать то, что вы
    хотеть.

Пример

Его основной вариант использования — рисовать текст в формате Markdown, когда
ввод — строка:

 >>> write ('Привет, * мир! *: Солнцезащитные очки:')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Как уже упоминалось ранее, ул.write () также принимает другие форматы данных, такие как
числа, фреймы данных, стилизованные фреймы данных и различные объекты:

 >>> ул. Напишите (1234)
>>> st.write (pd.DataFrame ({
... 'первый столбец': [1, 2, 3, 4],
... 'второй столбец': [10, 20, 30, 40],
...}))
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Наконец, вы можете передать несколько аргументов, например:

 >>> ул.написать ('1 + 1 =', 2)
>>> st.write ('Ниже фрейм данных:', data_frame, 'Выше фрейм данных.')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

О, еще одно: st.write также принимает объекты диаграммы! Например:

 >>> импортировать панд как pd
>>> импортировать numpy как np
>>> импортировать altair как alt
>>>
>>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (200, 3),
... columns = ['a', 'b', 'c'])
...
>>> c = alt.Chart (df) .mark_circle (). encode (
... x = 'a', y = 'b', size = 'c', color = 'c', tooltip = ['a', 'b', 'c'])
>>>
>>> st.write (c)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. title ( body , anchor = None )

Отображение текста в формате заголовка.

В каждом документе должна быть одна ул.title () , хотя это не
принудительно.

Параметры
  • body ( str ) — текст для отображения.

  • anchor ( str ) — Имя привязки заголовка, к которому можно получить доступ с помощью #anchor
    в URL. Если опущено, он генерирует якорь, используя тело.

Пример

 >>> st.title ('Это заголовок')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Отображение текста в формате заголовка.

Параметры
  • body ( str ) — текст для отображения.

  • anchor ( str ) — Имя привязки заголовка, к которому можно получить доступ с помощью #anchor
    в URL. Если опущено, он генерирует якорь, используя тело.

Пример

 >>> st.header ('Это заголовок')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Отображение текста в формате подзаголовка.

Параметры
  • body ( str ) — текст для отображения.

  • anchor ( str ) — Имя привязки заголовка, к которому можно получить доступ с помощью #anchor
    в URL. Если опущено, он генерирует якорь, используя тело.

Пример

 >>> st.subheader ('Это подзаголовок')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. код ( body , language = ‘python’ )

Показать кодовый блок с дополнительной подсветкой синтаксиса.

(Это удобная обертка вокруг st.markdown () )

Параметры
  • body ( str ) — строка, отображаемая как код.

  • язык ( str ) — язык, на котором написан код, для подсветки синтаксиса.Если он не указан, стиль кода будет изменен.

Пример

 >>> code = '' 'def hello ():
... print ("Привет, Streamlit!") '' '
>>> st.code (код, язык = 'python')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Когда вы работаете с данными, очень важно визуализировать, что
данные быстро, интерактивно и под разными углами.Это то что
Streamlit на самом деле создан и оптимизирован для.

Вы можете отображать данные в виде диаграмм, и вы можете отображать их в
необработанная форма. Это команды Streamlit, которые вы можете использовать для отображения необработанных данных.

обтекаемый. dataframe ( data = None , width = None , height = None )

Отображение фрейма данных в виде интерактивной таблицы.

Параметры
  • данные ( панд.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray , Iterable , 000 или данные для отображения.

    Если «data» — это pandas.Styler, он будет использоваться для стилизации его
    подчиненный DataFrame. Streamlit поддерживает настраиваемую ячейку
    значения и цвета. (Он не поддерживает некоторые из более экзотических
    функции стиля панд, такие как гистограммы, наведение курсора и подписи.)
    Поддержка стайлера экспериментальная!
    Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
    (т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).
    Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
    config.dataFrameSerialization = «стрелка» .

  • width ( int или None ) — желаемая ширина элемента пользовательского интерфейса, выраженная в пикселях. Если нет, a
    используется ширина по умолчанию, основанная на ширине страницы.

  • высота ( int или Нет ) — желаемая высота элемента пользовательского интерфейса, выраженная в пикселях. Если нет, a
    используется высота по умолчанию.

Примеры

 >>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (50, 20),
... columns = ('col% d'% i для i в диапазоне (20)))
...
>>> st.dataframe (df) # То же, что st.write (df)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

 >>> ул.фрейм данных (df, 200, 100)
 

Вы также можете передать объект Pandas Styler, чтобы изменить стиль
обработанный DataFrame:

 >>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (10, 20),
... columns = ('col% d'% i для i в диапазоне (20)))
...
>>> st.dataframe (df.style.highlight_max (axis = 0))
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. таблица ( данных = нет )

Показать статическую таблицу.

Он отличается от st.dataframe тем, что в данном случае таблица
static: все его содержимое выкладывается прямо на странице.

Параметры

data ( pandas.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray , или 0003 Нет ) — Табличные данные.Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
(т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).
Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
config.dataFrameSerialization = «стрелка» .

Пример

 >>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (10, 5),
... columns = ('col% d'% i для i в диапазоне (5)))
...
>>> st.table (df)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. json ( кузов )

Показать объект или строку как красиво напечатанную строку JSON.

Параметры

body ( Object или str ) — объект для печати в формате JSON. Все упомянутые объекты должны быть
также можно сериализовать в JSON. Если объект является строкой, мы предполагаем, что это
содержит сериализованный JSON.

Пример

 >>> st.json ({
... 'foo': 'бар',
... 'baz': 'boz',
...     'вещи': [
... 'материал 1',
... 'материал 2',
... 'материал 3',
... 'материал 5',
...],
...})
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. метрическая система ( метка , значение , дельта = нет , delta_color = ‘normal’ )

Отображение метрики крупным жирным шрифтом с дополнительным индикатором изменения метрики.

Совет: если вы хотите отобразить большое число, может быть хорошей идеей
сократите его, используя такие пакеты, как millify
или нумеровать. Например. 1234 может быть
отображается как 1,2k с использованием st.metric («Краткое число», millify (1234)) .

Параметры
  • label ( str ) — Заголовок или заголовок для метрики

  • значение ( int , float , str или None ) — Значение метрики.Ни один из них не отображается в виде длинного тире.

  • delta ( int , float , str или None ) — индикатор изменения метрики, отображается стрелкой внизу
    метрика. Если дельта отрицательная (int / float) или начинается с минуса
    знак (str), стрелка указывает вниз, а текст красный; иначе
    стрелка указывает вверх, и текст становится зеленым. Если нет (по умолчанию), дельты нет.
    отображается индикатор.

  • delta_color ( str ) — Если «нормально» (по умолчанию), индикатор дельты отображается, как описано
    выше.Если «инверсный», он красный, когда положительный, и зеленый, когда
    отрицательный. Это полезно, когда рассматривается отрицательное изменение.
    хорошо, например если стоимость уменьшилась. Если «выключено», дельта отображается серым цветом.
    независимо от его стоимости.

Пример

 >>> st.metric (label = "Активные разработчики", значение = 123, delta = 123,
... delta_color = "off") # стрелка вверх, серая
 

Streamlit поддерживает несколько различных библиотек диаграмм, и наша цель —
постоянно добавляйте поддержку для большего.Прямо сейчас самая простая библиотека в нашем
арсенал — это Матплотлиб. Тогда есть еще
интерактивные библиотеки диаграмм, такие как Vega
Lite (2D-диаграммы) и
deck.gl (карты и 3D-диаграммы). А также
наконец, мы также предлагаем несколько типов диаграмм, которые являются «родными» для Streamlit,
например, st.line_chart и st.area_chart .

обтекаемый. line_chart ( data = None , width = 0 , height = 0 , use_container_width = True )

Показать линейный график.

Это синтаксический сахар вокруг st.altair_chart. Главное отличие
эта команда использует собственный столбец данных и индексы для определения
спецификации диаграммы. В результате это легче использовать для многих «просто сюжет
этот », хотя и менее настраиваемый.

Если st.line_chart не угадывает спецификацию данных
правильно, попробуйте указать желаемый график с помощью st.altair_chart.

Параметры
  • данные ( панд.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray , Iterable , dict или Data plot .
    Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
    (т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).
    Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
    конфиг.dataFrameSerialization = «стрелка» .

  • width ( int ) — ширина диаграммы в пикселях. Если 0, ширина выбирается автоматически.

  • height ( int ) — Высота диаграммы в пикселях. Если 0, высота выбирается автоматически.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца. Это требует
    приоритет перед аргументом ширины.

Пример

 >>> chart_data = pd.DataFrame (
... np.random.randn (20, 3),
... columns = ['a', 'b', 'c'])
...
>>> st.line_chart (данные_ диаграммы)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. area_chart ( data = None , width = 0 , height = 0 , use_container_width = True )

Показать диаграмму с областями.

Это просто синтаксический сахар вокруг st.altair_chart. Главное отличие
эта команда использует собственный столбец данных и индексы для определения
спецификации диаграммы. В результате это легче использовать для многих «просто сюжет
этот », хотя и менее настраиваемый.

Если st.area_chart не угадывает спецификацию данных
правильно, попробуйте указать желаемый график с помощью st.altair_chart.

Параметры
  • data ( pandas.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray , Iterable или dict ) — Данные для построения графика.
    Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
    (т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).
    Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
    config.dataFrameSerialization = «стрелка» .

  • width ( int ) — ширина диаграммы в пикселях.Если 0, ширина выбирается автоматически.

  • height ( int ) — Высота диаграммы в пикселях. Если 0, высота выбирается автоматически.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца. Это требует
    приоритет перед аргументом ширины.

Пример

 >>> chart_data = pd.DataFrame (
... np.random.randn (20, 3),
...columns = ['a', 'b', 'c'])
...
>>> st.area_chart (диаграммы_данные)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. bar_chart ( data = None , width = 0 , height = 0 , use_container_width = True )

Отобразить гистограмму.

Это просто синтаксический сахар вокруг st.altair_chart. Главное отличие
эта команда использует собственный столбец данных и индексы для определения
спецификации диаграммы.В результате это легче использовать для многих «просто сюжет
этот », хотя и менее настраиваемый.

Если st.bar_chart не угадывает спецификацию данных
правильно, попробуйте указать желаемый график с помощью st.altair_chart.

Параметры
  • data ( pandas.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray или ) — Данные для построения графика.Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
    (т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).
    Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
    config.dataFrameSerialization = «стрелка» .

  • width ( int ) — ширина диаграммы в пикселях. Если 0, ширина выбирается автоматически.

  • height ( int ) — Высота диаграммы в пикселях.Если 0, высота выбирается автоматически.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца. Это требует
    приоритет перед аргументом ширины.

Пример

 >>> chart_data = pd.DataFrame (
... np.random.randn (50, 3),
... columns = ["a", "b", "c"])
...
>>> st.bar_chart (диаграммы_данные)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. pyplot ( fig = None , clear_figure = None , ** kwargs )

Показать рисунок matplotlib.pyplot.

Параметры
  • fig ( Matplotlib Figure ) — рисунок для построения. Если этот аргумент не указан, это
    функция будет отображать глобальную цифру (но это устарело,
    как описано ниже)

  • clear_figure ( bool ) —

    Если True, фигура будет очищена после рендеринга.Если установлено значение False, фигура не будет очищена после рендеринга.
    Если не указано иное, мы выбираем значение по умолчанию на основе значения рис. .

    • Если задано fig , по умолчанию False .

    • Если fig не задан, по умолчанию используется True . Это имитирует
      подход к рендерингу matplotlib.

  • ** kwargs ( any ) — аргументы для передачи функции savefig Matplotlib.

Пример

 >>> импортировать matplotlib.pyplot как plt
>>> импортировать numpy как np
>>>
>>> arr = np.random.normal (1, 1, размер = 100)
>>> fig, ax = plt.subplots ()
>>> ax.hist (arr, bins = 20)
>>>
>>> st.pyplot (рис)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Банкноты

Примечание

Предупреждение об устаревании.После 1 декабря 2020 г. мы удалим возможность
чтобы не указывать аргументы в st.pyplot () , так как это требует использования
Глобальный объект фигуры Matplotlib, который не является потокобезопасным. Так
пожалуйста, всегда передавайте объект-фигуру, как показано в разделе примеров
выше.

Matplotlib поддерживает несколько различных типов «бэкэндов». Если ты
получение ошибки при использовании Matplotlib с Streamlit, попробуйте установить свой
бэкэнд для «TkAgg»:

 echo "backend: TkAgg" >> ~ / .matplotlib / matplotlibrc
 

Для получения дополнительной информации см. Https: // matplotlib.org / faq / usage_faq.html.

обтекаемый. altair_chart ( altair_chart , use_container_width = False )

Отображение диаграммы с помощью библиотеки Altair.

Параметры
  • altair_chart ( altair.vegalite.v2.api.Chart ) — объект карты Альтаира для отображения.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца.Это требует
    приоритет над исходным значением ширины Altair .

Пример

 >>> импортировать панд как pd
>>> импортировать numpy как np
>>> импортировать altair как alt
>>>
>>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (200, 3),
... columns = ['a', 'b', 'c'])
...
>>> c = alt.Chart (df) .mark_circle (). encode (
... x = 'a', y = 'b', size = 'c', color = 'c', tooltip = ['a', 'b', 'c'])
>>>
>>> st.altair_chart (c, use_container_width = True)
 

Примеры карт Альтаира можно найти на
https: // altair-viz.github.io/gallery/.


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. vega_lite_chart ( data = None , spec = None , use_container_width = False , ** kwargs )

Отображение диаграммы с помощью библиотеки Vega-Lite.

Параметры
  • данные ( панд.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray , Iterable , ither data или dict для построения графика или спецификации Vega-Lite, содержащей
    data (который более точно соответствует Vega-Lite API).
    Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
    (т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
    config.dataFrameSerialization = «стрелка» .

  • spec ( dict или Нет ) — Спецификация Vega-Lite для диаграммы. Если спецификация уже была передана
    предыдущий аргумент, это должно быть установлено на None. Видеть
    https://vega.github.io/vega-lite/docs/ для получения дополнительной информации.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца.Это требует
    приоритет над исходным значением ширины Vega-Lite .

  • ** kwargs ( any ) — То же, что и spec, но как ключевые слова.

Пример

 >>> импортировать панд как pd
>>> импортировать numpy как np
>>>
>>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (200, 3),
... columns = ['a', 'b', 'c'])
>>>
>>> st.vega_lite_chart (df, {
... 'mark': {'type': 'circle', 'tooltip': True},
... 'кодировка': {
... 'x': {'field': 'a', 'type': 'Quantitative'},
... 'y': {'field': 'b', 'type': 'Quantitative'},
... 'размер': {'поле': 'c', 'тип': 'количественный'},
... 'цвет': {'поле': 'с', 'тип': 'количественный'},
...},
...})
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Примеры использования Vega-Lite без Streamlit можно найти на
https://vega.github.io/vega-lite/examples/.Большинство из них можно легко
переведено в синтаксис, показанный выше.

обтекаемый. plotly_chart ( figure_or_data , use_container_width = False , sharing = ‘streamlit’ , ** kwargs )

Отображение интерактивной графической диаграммы.

Plotly — это библиотека графиков для Python. Аргументы этой функции
точно следуйте таковым для функции Plotly plot () . Ты можешь найти
больше о Plotly на https: // plot.ly / python.

Параметры
  • figure_or_data ( plotly.graph_objs.Figure , plotly.graph_objs.Data , ) —

    dict / list of plotly.graph_objs.Figure / Data

    Примеры описаний графиков см. На https://plot.ly/python/.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца. Это требует
    приоритет над исходным значением ширины рисунка .

  • обмен ( {‘streamlit’ , ‘private’ , ‘secret’ , ‘public’} ) — используйте ‘streamlit’, чтобы вставить сюжет и все его зависимости
    непосредственно в приложении Streamlit, используя автономный режим plotly (по умолчанию).
    Используйте любой другой режим совместного использования, чтобы отправить диаграмму в Plotly Chart Studio, которая
    требуется учетная запись. См. Https://plotly.com/chart-studio/ для получения дополнительной информации.

  • ** kwargs — Любой аргумент, принимаемый функцией Plotly plot () .

Чтобы показать графики Plotly в Streamlit, позвоните по телефону st.plotly_chart
куда бы вы ни позвонили Plotly’s py.plot или py.iplot .

Пример

Пример ниже взят из примеров на
https://plot.ly/python:

 >>> import streamlit as st
>>> импортировать plotly.figure_factory как ff
>>> импортировать numpy как np
>>>
>>> # Добавить данные гистограммы
>>> x1 = np.random.randn (200) - 2
>>> x2 = np.random.randn (200)
>>> x3 = np.random.randn (200) + 2
>>>
>>> # Группировать данные вместе
>>> hist_data = [x1, x2, x3]
>>>
>>> group_labels = ['Группа 1', 'Группа 2', 'Группа 3']
>>>
>>> # Создать дистрибутив с настраиваемым bin_size
>>> fig = ff.create_distplot (
... hist_data, group_labels, bin_size = [. 1, .25, .5])
>>>
>>> # Сюжет!
>>> st.plotly_chart (рис, use_container_width = True)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. bokeh_chart ( рисунок , use_container_width = False )

Отображение интерактивной диаграммы боке.

Bokeh — это библиотека графиков для Python. Аргументы этой функции
внимательно следите за тем, что для Bokeh показывает функцию . Ты можешь найти
больше о боке на https://bokeh.pydata.org.

Параметры
  • рисунок ( bokeh.plotting.figure.Figure ) — рисунок боке для построения.

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца. Это требует
    приоритет над исходным значением ширины Bokeh .

  • показать карты боке в Streamlit , позвонить st.bokeh_chart ( To ) —

  • вы бы назвали шоу Боке. ( где ) —

Пример

 >>> import streamlit as st
>>> из боке.построение графика импорта
>>>
>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> y = [6, 7, 2, 4, 5]
>>>
>>> p = цифра (
... title = 'пример простой строки',
... x_axis_label = 'x',
... y_axis_label = 'y')
...
>>> p.line (x, y, legend_label = 'Trend', line_width = 2)
>>>
>>> st.bokeh_chart (p, use_container_width = True)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. pydeck_chart ( pydeck_obj = None , use_container_width = False )

Нарисуйте диаграмму с помощью библиотеки PyDeck.

Поддерживает 3D-карты, облака точек и многое другое! Подробнее о PyDeck
на https://deckgl.readthedocs.io/en/latest/.

Эти документы тоже весьма полезны:

При использовании этой команды мы советуем всем пользователям использовать личный Mapbox.
токен. Это гарантирует, что фрагменты карты, используемые в этой диаграмме, более
крепкий. Вы можете сделать это с помощью mapbox.параметр конфигурации токена.

Чтобы получить себе токен, зарегистрируйтесь на
https://mapbox.com. Это бесплатно! (для умеренных уровней использования). Для получения дополнительной информации
о том, как установить параметры конфигурации, см.
https://docs.streamlit.io/en/latest/streamlit_configuration.html#view-all-configuration-options

Параметры

spec ( pydeck.Deck or None ) — объект, указывающий диаграмму PyDeck для рисования.

Пример

Вот диаграмма с использованием HexagonLayer и ScatterplotLayer поверх
стиль световой карты:

 >>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (1000, 2) / [50, 50] + [37,76, -122,4],
... columns = ['широта', 'долгота'])
>>>
>>> st.pydeck_chart (pdk.Deck (
... map_style = 'mapbox: // стили / mapbox / light-v9',
... initial_view_state = pdk.ViewState (
... широта = 37,76,
... долгота = -122,4,
... zoom = 11,
... pitch = 50,
...),
... слои = [
... pdk.Layer (
... 'HexagonLayer',
... данные = df,
... get_position = '[долгота, широта]',
... radius = 200,
... elevation_scale = 4,
... диапазон_высоты = [0, 1000],
... pickable = Верно,
... extruded = True,
...),
... pdk.Layer (
... 'ScatterplotLayer',
... данные = df,
... get_position = '[долгота, широта]',
... get_color = '[200, 30, 0, 160]',
... get_radius = 200,
...),
...],
...))
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. graphviz_chart ( figure_or_dot , use_container_width = False )

Отобразите график с помощью библиотеки dagre-d3.

Параметры
  • figure_or_dot ( graphviz.dot.Graph , graphviz.dot.Digraph , str ) — Объект графика Graphlib или строка точек для отображения

  • use_container_width ( bool ) — если True, установите ширину диаграммы равной ширине столбца.Это требует
    приоритет над исходным значением ширины рисунка .

Пример

 >>> import streamlit as st
>>> импортировать graphviz как graphviz
>>>
>>> # Создаем объект графика graphlib
>>> graph = graphviz.Digraph ()
>>> graph.edge ('запустить', 'intr')
>>> graph.edge ('intr', 'runbl')
>>> graph.edge ('runbl', 'запустить')
>>> graph.edge ('запустить', 'ядро')
>>> graph.edge ('ядро', 'зомби')
>>> График.край ('ядро', 'сон')
>>> graph.edge ('ядро', 'runmem')
>>> graph.edge ('спать', 'поменять местами')
>>> graph.edge ('подкачка', 'подмена')
>>> graph.edge ('Runwap', 'новый')
>>> graph.edge ('runmem', 'runmem')
>>> graph.edge ('новый', 'runmem')
>>> graph.edge ('спать', 'runmem')
>>>
>>> st.graphviz_chart (график)
 

Или вы можете визуализировать диаграмму из диаграммы, используя GraphViz’s Dot
язык:

 >>> st.graphviz_chart ('' '
    digraph {
        запустить -> intr
        intr -> runbl
        runbl -> запустить
        запустить -> ядро
        ядро -> зомби
        ядро -> сон
        ядро -> runmem
        спать -> поменять местами
        своп -> пробег
        Runwap -> новый
        Runwap -> runmem
        новое -> runmem
        сон -> runmem
    }
'' ')
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. карта ( data = None , zoom = None , use_container_width = True )

Показать карту с точками на ней.

Это оболочка вокруг st.pydeck_chart для быстрого создания диаграммы рассеяния.
диаграммы поверх карты с автоматическим центрированием и автоматическим масштабированием.

При использовании этой команды мы советуем всем пользователям использовать личный Mapbox.
токен. Это гарантирует, что фрагменты карты, используемые в этой диаграмме, более
крепкий. Вы можете сделать это с помощью параметра конфигурации mapbox.token.

Чтобы получить себе токен, зарегистрируйтесь на
https://mapbox.com. Это бесплатно! (для умеренных уровней использования). Для большего
информацию о том, как установить параметры конфигурации, см.
https://docs.streamlit.io/en/latest/streamlit_configuration.html#view-all-configuration-options

Параметры
  • данные ( pandas.DataFrame , pandas.Styler , numpy.ndarray , Iterable 000, 000 или
    Данные для построения графика.Должны быть столбцы с названиями «lat», «lon»,
    «Широта» или «долгота».

  • zoom ( int ) — уровень масштабирования, указанный в
    https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Zoom_levels

Пример

 >>> импортировать панд как pd
>>> импортировать numpy как np
>>>
>>> df = pd.DataFrame (
... np.random.randn (1000, 2) / [50, 50] + [37,76, -122,4],
... columns = ['широта', 'долгота'])
>>>
>>> ул.карта (df)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

По умолчанию приложения Streamlit полностью выполняют сценарий, но мы разрешаем некоторые функции для обработки потока управления в ваших приложениях.

обтекаемый. упор ()

Немедленно останавливает выполнение.

Streamlit не будет запускать никаких операторов после st.stop () .
Мы рекомендуем отобразить сообщение, объясняющее, почему сценарий остановился.При запуске вне Streamlit это вызовет исключение.

Пример

 >>> name = st.text_input ('Имя')
>>> если не имя:
>>> st.warning ('Пожалуйста, введите имя.')
>>> st.stop ()
>>> st.success ('Спасибо, что ввели имя.')
 

В дополнение к боковой панели у вас есть несколько других опций для управления компоновкой вашего приложения.

обтекаемый. форма ( ключ , clear_on_submit = False )

Создайте форму, которая объединяет элементы вместе с кнопкой «Отправить».

Форма — это контейнер, который визуально группирует другие элементы и
вместе и содержит кнопку «Отправить». Когда форма
Нажата кнопка отправки, все значения виджета внутри формы будут
отправлено в Streamlit партиями.

Чтобы добавить элементы к объекту формы, вы можете использовать обозначение «с».
(предпочтительно) или просто вызовите методы прямо в форме. Видеть
примеры ниже.

Формы имеют несколько ограничений:

  • Каждая форма должна содержать st.form_submit_button .

  • Нельзя добавить в форму обычную кнопку st. .

  • Формы могут отображаться в любом месте вашего приложения (боковая панель, столбцы и т. Д.),
    но они не могут быть встроены в другие формы.

Для получения дополнительной информации о формах, посетите наш
Сообщение блога.

Параметры
  • ключ ( str ) — строка, идентифицирующая форму. У каждой формы должна быть своя
    ключ. (Этот ключ не отображается пользователю в интерфейсе.)

  • clear_on_submit ( bool ) — если True, все виджеты внутри формы будут сброшены до значений по умолчанию
    значения после того, как пользователь нажмет кнопку «Отправить». По умолчанию False.
    (Обратите внимание, что этот флаг не влияет на пользовательские компоненты, и
    не будут сброшены к значениям по умолчанию при отправке формы.)

Примеры

Вставка элементов с пометкой «с»:

 >>> с st.form ("my_form"):
...st.write ("Внутри формы")
... slider_val = st.slider ("Ползунок формы")
... checkbox_val = st.checkbox ("Флажок формы")
...
... # Каждая форма должна иметь кнопку отправки.
... отправлено = st.form_submit_button ("Отправить")
... если отправлено:
... st.write ("слайдер", slider_val, "checkbox", checkbox_val)
...
>>> st.write ("Вне формы")
 

Вставка вышедших из строя элементов:

 >>> form = st.form ("my_form")
>>> form.slider ("Внутри формы")
>>> ул.слайдер («Вне формы»)
>>>
>>> # Теперь добавим в форму кнопку отправки:
>>> form.form_submit_button ("Отправить")
 
обтекаемый. form_submit_button ( label = ‘Submit’ , help = None , on_click = None , args = None , kwargs = None )

Показать кнопку отправки формы.

При нажатии этой кнопки все значения виджета внутри формы будут
отправлено в Streamlit партиями.

Каждая форма должна иметь form_submit_button. Form_submit_button
не может существовать вне формы.

Для получения дополнительной информации о формах, посетите наш
Сообщение блога.

Параметры
  • label ( str ) — короткая этикетка, объясняющая пользователю, для чего предназначена эта кнопка.
    По умолчанию «Отправить».

  • help ( str или None ) — всплывающая подсказка, которая отображается при наведении курсора на кнопку.По умолчанию Нет.

  • on_click ( вызываемый ) — дополнительный обратный вызов, вызываемый при нажатии этой кнопки.

  • args ( кортеж ) — необязательный кортеж аргументов для передачи в обратный вызов.

  • kwargs ( dict ) — необязательный dict kwargs для передачи в обратный вызов.

Возвращает

Истинно, если была нажата кнопка.

Тип возврата

булев

обтекаемый. контейнер ()

Вставьте многоэлементный контейнер.

Вставляет в ваше приложение невидимый контейнер, который можно использовать для хранения
несколько элементов. Это позволяет, например, вставить несколько
элементы в ваше приложение вышли из строя.

Чтобы добавить элементы в возвращаемый контейнер, вы можете использовать нотацию «с»
(предпочтительно) или просто вызовите методы непосредственно для возвращаемого объекта. Видеть
примеры ниже.

Примеры

Вставка элементов с пометкой «с»:

 >>> с ул.контейнер():
... st.write ("Это внутри контейнера")
...
... # Вы можете вызвать любую команду Streamlit, включая пользовательские компоненты:
... st.bar_chart (np.random.randn (50, 3))
...
>>> st.write ("Это вне контейнера")
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Вставка вышедших из строя элементов:

 >>> контейнер = st.container ()
>>> container.write ("Это внутри контейнера")
>>> ул.write ("Это вне контейнера")
>>>
>>> # Теперь вставьте еще немного в контейнер
>>> container.write ("Это тоже внутри")
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. столбцов ( spec )

Вставьте контейнеры, расположенные рядом друг с другом.

Вставляет несколько многоэлементных контейнеров, расположенных бок о бок и
возвращает список контейнерных объектов.

Чтобы добавить элементы к возвращаемым контейнерам, вы можете использовать нотацию «с»
(предпочтительно) или просто вызовите методы непосредственно для возвращаемого объекта. Видеть
примеры ниже.

Предупреждение

В настоящее время нельзя помещать столбцы в другой столбец.

Параметры

spec ( int или список чисел ) —

Если int

Задает количество столбцов для вставки и все столбцы
иметь одинаковую ширину.

Если список чисел

Создает столбец для каждого числа и каждого
ширина столбца пропорциональна указанному числу. Числа могут
быть целыми или плавающими, но они должны быть положительными.

Например, st.columns ([3, 1, 2]) создает 3 столбца, где
первый столбец в 3 раза больше ширины второго, а последний
столбец в 2 раза больше ширины.

Возвращает

Список объектов-контейнеров.

Тип возврата

перечень контейнеров

Примеры

Вы можете использовать с обозначением для вставки любого элемента в столбец:

 >>> col1, col2, col3 = st.колонны (3)
>>>
>>> с col1:
... st.header ("Кот")
... st.image ("https://static.streamlit.io/examples/cat.jpg")
...
>>> с col2:
... st.header ("Собака")
... st.image ("https://static.streamlit.io/examples/dog.jpg")
...
>>> с col3:
... st.header ("Сова")
... st.image ("https://static.streamlit.io/examples/owl.jpg")
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Или вы можете просто вызывать методы непосредственно в возвращаемых объектах:

 >>> col1, col2 = st.столбцы ([3, 1])
>>> данные = np.random.randn (10, 1)
>>>
>>> col1.subheader («Широкий столбец с диаграммой»)
>>> col1.line_chart (данные)
>>>
>>> col2.subheader («Узкая колонка с данными»)
>>> col2.write (данные)
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

обтекаемый. расширитель ( метка , развернутая = ложь )

Вставьте многоэлементный контейнер, который можно развернуть / свернуть.

Вставляет в ваше приложение контейнер, который можно использовать для хранения нескольких элементов.
и может быть развернут или свернут пользователем. Когда рухнул, все, что было
видна предоставленная метка.

Чтобы добавить элементы в возвращаемый контейнер, вы можете использовать нотацию «с»
(предпочтительно) или просто вызовите методы непосредственно для возвращаемого объекта. Видеть
примеры ниже.

Предупреждение

В настоящее время нельзя устанавливать расширители внутри другого расширителя.

Параметры
  • label ( str ) — строка для использования в качестве заголовка для расширителя.

  • расширенный ( bool ) — Если True, инициализирует расширитель в «расширенном» состоянии. По умолчанию
    Ложь (свернута).

Примеры

 >>> st.line_chart ({"данные": [1, 5, 2, 6, 2, 1]})
>>>
>>> со st.expander («См. пояснение»):
... st.write ("" "
... На диаграмме выше показаны некоторые числа, которые я выбрал для вас.
... Я бросил на них настоящие кости, так что они * гарантированно *
... быть случайным.
... "" ")
... st.image ("https://static.streamlit.io/examples/dice.jpg")
 


(просмотреть отдельное приложение Streamlit)

Иногда вам нужно, чтобы ваше приложение Streamlit содержало и , как обычно.
Streamlit графические элементы и код, который сгенерировал эти элементы.
Вот тут и пригодится st.echo () .

обтекаемый. echo ( code_location = ‘выше’ )

Используйте в блоке с , чтобы нарисовать код в приложении, а затем выполнить его.

Параметры

code_location ( «выше» или «ниже» ) — показывать ли отображаемый код до или после результатов
исполняемый блок кода.

Пример

 >>> с st.echo ():
>>> st.write ('Этот код будет напечатан')
 

Хорошо, допустим, у вас есть следующий файл, и вы хотите сделать его
приложение немного понятнее, сделав средний раздел
отображается в приложении Streamlit:

 импорт Streamlit как st

def get_user_name ():
    вернуть "Джон"

# ------------------------------------------------
# Хотите, чтобы люди видели эту часть кода...

def get_punctuation ():
    возвращение '!!!'

приветствие = "Привет,"
имя_пользователя = получить_имя_пользователя ()
пунктуация = get_punctuation ()

st.write (приветствие, имя_пользователя, знаки препинания)

# ... здесь
# ------------------------------------------------

foo = 'бар'
st.write ('Готово!')
 

В приведенном выше файле создается приложение Streamlit, содержащее слова «Привет,
John », а затем« Готово! ».

Теперь давайте воспользуемся st.echo () , чтобы сделать эту среднюю часть кода видимой.
в приложении:

 импорт Streamlit как st

def get_user_name ():
    вернуть "Джон"

с ул.эхо ():
    # Все внутри этого блока будет выведено на экран
    # и выполнено.

    def get_punctuation ():
        возвращение '!!!'

    приветствие = "Привет,"
    значение = get_user_name ()
    пунктуация = get_punctuation ()

    st.write (приветствие, значение, знаки препинания)

# А теперь мы вернулись к _не_ печати на экран
foo = 'бар'
st.write ('Готово!')
 

Это , что просто!

Примечание

В одном файле может быть несколько блоков st.echo () .Используйте его так часто, как хотите!

Streamlit предоставляет несколько методов, которые позволяют добавлять анимацию в ваш
Программы. Эти анимации включают индикаторы выполнения, сообщения о состоянии (например,
предупреждения) и праздничные воздушные шары.

обтекаемый. прогресс ( значение )

Показать индикатор выполнения.

Параметры

значение ( int или float ) —

0 <= значение <= 100 для int

0.0 <= значение <= 1.0 для числа с плавающей запятой

Пример

Вот пример увеличения индикатора выполнения со временем:

 >>> время импорта
>>>
>>> my_bar = st.progress (0)
>>>
>>> для percent_complete в диапазоне (100):
... time.sleep (0.1)
... my_bar.progress (percent_complete + 1)
 
обтекаемый. счетчик ( текст = «В процессе …» )

Временно отображает сообщение при выполнении блока кода.

Параметры

текст ( str ) — сообщение для отображения при выполнении этого блока

Пример

 >>> with st.spinner ('Подожди ...'):
>>> time.sleep (5)
>>> st.success ('Готово!')
 
обтекаемый. воздушные шары ()

Рисуем праздничные воздушные шары.

Пример

… тогда смотрите приложение и готовьтесь к празднику!

обтекаемый. ошибка ( тело )

Показать сообщение об ошибке.

Параметры

body ( str ) — отображаемый текст ошибки.

Пример

 >>> st.error ('Это ошибка')
 
обтекаемый. предупреждение ( кузов )

Показать предупреждающее сообщение.

Параметры

body ( str ) — текст предупреждения для отображения.

Пример

 >>> st.warning ('Это предупреждение')
 
обтекаемый. инфо ( кузов )

Показать информационное сообщение.

Параметры

body ( str ) — информационный текст для отображения.

Пример

 >>> st.info ('Это чисто информационное сообщение')
 
обтекаемый. успех ( кузов )

Показать сообщение об успешном выполнении.

Параметры

body ( str ) — текст успеха для отображения.

Пример

 >>> st.success ('Это сообщение об успехе!')
 
обтекаемый. исключение ( исключение )

Показать исключение.

Параметры

исключение ( исключение ) — исключение для отображения.

Пример

 >>> e = RuntimeError ('Это исключение типа RuntimeError')
>>> st.exception (e)
 

Есть несколько методов, которые позволяют создавать заполнители в вашем
app, предоставьте справку, используя строки документа, а также получите и измените параметры конфигурации.

обтекаемый. пустой ()

Вставьте одноэлементный контейнер.

Вставляет в ваше приложение контейнер, который можно использовать для хранения одного элемента.Это позволяет, например, удалить элементы в любой момент или заменить
сразу несколько элементов (используя дочерний многоэлементный контейнер).

Чтобы вставить / заменить / очистить элемент в возвращенном контейнере, вы можете
используйте нотацию «с» или просто вызывайте методы непосредственно для возвращаемого объекта.
См. Примеры ниже.

Примеры

Замена элементов на месте с использованием записи «с»:

 >>> время импорта
>>>
>>> с st.empty ():
... для секунд в диапазоне (60):
... st.write (f "⏳ {секунд} секунд прошло")
... время. сон (1)
... st.write («✔️ 1 минута больше!»)
 

Замена нескольких элементов и их очистка:

 >>> заполнитель = st.empty ()
>>>
>>> # Замените заполнитель на какой-нибудь текст:
>>> placeholder.text ("Привет")
>>>
>>> # Замените текст диаграммой:
>>> placeholder.line_chart ({"данные": [1, 5, 2, 6]})
>>>
>>> # Заменим график несколькими элементами:
>>> с заполнителем.контейнер():
... st.write ("Это один элемент")
... st.write ("Это еще один")
...
>>> # Удалите все эти элементы:
>>> placeholder.empty ()
 
обтекаемый. справка ( obj )

Строка документа отображаемого объекта в красивом формате.

Отображает строку документа для этого объекта.

Параметры

obj ( Object ) — объект, строка документации которого должна отображаться.

Пример

Не помните, как инициализировать фрейм данных? Попробуйте это:

 >>> st.help (pandas.DataFrame)
 

Хотите быстро проверить, какой тип данных выводит определенная функция?
Попробуйте:

 >>> x = my_poorly_documented_function ()
>>> st.help (x)
 
обтекаемый. get_option ( ключ )

Возвращает текущее значение заданной опции конфигурации Streamlit.

Запустите streamlit config show в терминале, чтобы увидеть все доступные параметры.

Параметры

ключ ( str ) — ключ опции конфигурации в форме «section.optionName». Чтобы увидеть все
доступных опций, запустите streamlit config show на терминале.

обтекаемый. set_option ( ключ , значение )

Установить опцию конфигурации.

В настоящее время в самом скрипте можно установить только следующие параметры конфигурации:
  • client.caching

  • client.displayEnabled

  • устарело. *

Вызов с любыми другими параметрами вызовет исключение StreamlitAPIException.

Запустите streamlit config show в терминале, чтобы увидеть все доступные параметры.

Параметры
  • ключ ( str ) — ключ опции конфигурации формы «раздел.optionName ». Чтобы увидеть все
    доступных опций, запустите streamlit config show на терминале.

  • значение — Новое значение, присваиваемое этой опции конфигурации.

обтекаемый. set_page_config ( page_title = None , page_icon = None , layout = ‘center’ , initial_sidebar_state = ‘auto’ )

Задает настройки страницы по умолчанию.

Примечание

Это должна быть первая команда Streamlit, используемая в вашем приложении, и только
быть установлен один раз.

Параметры
  • page_title ( str или Нет ) — заголовок страницы, отображаемый во вкладке браузера. Если нет, по умолчанию используется
    имя файла сценария («app.py» покажет «app • Streamlit»).

  • page_icon ( Все, что поддерживается st.image или str или Нет ) — Значок страницы.Помимо типов, поддерживаемых st.image (например, URL-адреса или массивы numpy),
    вы можете передать смайлик в виде строки («🦈») или короткого кода («: акула:»).
    Если вам повезет, попробуйте «случайный» для случайного смайлика!
    Иконки эмодзи любезно предоставлены Twemoji и загружены с MaxCDN.

  • макет ( «по центру» или «по ширине» ) — Как следует размещать содержимое страницы. По умолчанию «по центру»,
    который ограничивает элементы в центрированный столбец фиксированной ширины;
    «Широкий» использует весь экран.

  • initial_sidebar_state ( «авто» или «расширенный» или «свернутый» ) — Как должна начинаться боковая панель. По умолчанию «авто»,
    который скрывает боковую панель на мобильных устройствах и показывает ее в противном случае.
    «Развернутый» изначально показывает боковую панель; «Свернутый» скрывает это.

Пример

 >>> st.set_page_config (
... page_title = "Превосходное классное приложение",
... page_icon = "🧊",
... layout = "широкий",
... initial_sidebar_state = "расширенный",
...)
 

С Streamlit вы можете изменять данные в существующем элементе (диаграмме,
таблица, фрейм данных).

DeltaGenerator. add_rows ( данных = Нет , ** kwargs )

Присоединить фрейм данных к нижней части текущего.

Параметры
  • данные ( панд.DataFrame , pandas.Styler , pyarrow.Table , numpy.ndarray , Iterable , dict или 000 dict — . По желанию.
    Таблицы Pyarrow не поддерживаются устаревшей сериализацией DataFrame Streamlit.
    (т.е. с config.dataFrameSerialization = «legacy» ).
    Чтобы использовать таблицы pyarrow, включите pyarrow, изменив настройку конфигурации,
    конфиг.dataFrameSerialization = «стрелка» .

  • ** kwargs ( pandas.DataFrame , numpy.ndarray , Iterable , dict или ) — без имени набора данных 9000 По желанию. Вы можете пройти только через 1
    набор данных (включая тот, который указан в параметре данных).

Пример

 >>> df1 = pd.DataFrame (
... np. random.рандн (50, 20),
... columns = ('col% d'% i для i в диапазоне (20)))
...
>>> my_table = st.table (df1)
>>>
>>> df2 = pd.DataFrame (
... np.random.randn (50, 20),
... columns = ('col% d'% i для i в диапазоне (20)))
...
>>> my_table.add_rows (df2)
>>> # Теперь таблица, показанная в приложении Streamlit, содержит данные для
>>> # df1, за которым следуют данные для df2.
 

То же самое можно сделать и с графиками. Например, если вы хотите добавить
больше данных в линейный график:

 >>> # Предполагается, что df1 и df2 из приведенного выше примера все еще существуют...
>>> my_chart = st.line_chart (df1)
>>> my_chart.add_rows (df2)
>>> # Теперь диаграмма, показанная в приложении Streamlit, содержит данные для
>>> # df1, за которым следуют данные для df2.
 

А для графиков, наборы данных которых названы, вы можете передавать данные с
аргумент ключевого слова, где ключом является имя:

 >>> my_chart = st.vega_lite_chart ({
... 'отметка': 'линия',
... 'кодировка': {'x': 'a', 'y': 'b'},
... 'datasets': {
... 'some_fancy_name': df1, # <- именованный набор данных
...},
... 'data': {'name': 'some_fancy_name'},
...}),
>>> my_chart.add_rows (some_fancy_name = df2) # <- имя используется как ключевое слово
 

Когда вы помечаете функцию аннотацией кеша Streamlit, она сообщает Streamlit
что всякий раз, когда функция вызывается, она должна проверять три вещи:

  1. Название функции

  2. Фактический код, составляющий тело функции

  3. Входные параметры, которые вы вызвали функцией с

Если Streamlit впервые видит эти три предмета, с указанием именно этих
значения, и в этой точной комбинации он запускает функцию и сохраняет
результат в локальном кеше.

Затем, при следующем вызове функции, если эти три значения не изменились
Streamlit знает, что может вообще пропустить выполнение функции. Вместо этого просто
читает вывод из локального кеша и передает его вызывающей стороне.

Основное ограничение заключается в том, что функция кеширования Streamlit не знает о
изменения, происходящие вне тела аннотированной функции.

Для получения дополнительной информации о кэше Streamlit, его параметрах конфигурации,
и его ограничения, см. Кэширование.

обтекаемый. cache ( func = None , persist = False , allow_output_mutation = False , show_spinner = True , suppress_st_warning = False , макс. Нет )

Декоратор функций для запоминания выполнения функций.

Параметры
  • func ( вызываемый ) - функция для кеширования.Streamlit хеширует функцию и зависимый код.

  • persist ( boolean ) - следует ли сохранять кеш на диске.

  • allow_output_mutation ( boolean ) -

    Streamlit обычно показывает предупреждение, когда возвращаемые значения изменяются, как это
    может иметь непредвиденные последствия. Это делается путем внутреннего хеширования возвращаемого значения.

    Если вы знаете, что делаете, и хотите отменить это предупреждение, установите для него значение True.

  • show_spinner ( boolean ) - включить счетчик. По умолчанию True, чтобы показывать счетчик, когда есть
    промах кеша.

  • suppress_st_warning ( boolean ) - подавить предупреждения о вызове функций Streamlit изнутри
    кешированная функция.

  • hash_funcs ( dict или None ) - сопоставление типов или полных имен с хэш-функциями.Это используется для отмены
    поведение хешера внутри механизма кэширования Streamlit: когда хешер
    встречает объект, он сначала проверит, соответствует ли его тип ключу в этом
    dict и, если да, будет использовать предоставленную функцию для генерации хэша для него. См. ниже
    для примера того, как это можно использовать.

  • max_entries ( int или None ) - максимальное количество записей для хранения в кэше или None
    для неограниченного кеша.(Когда новая запись добавляется в полный кеш,
    самая старая кэшированная запись будет удалена.) Значение по умолчанию - Нет.

  • ttl ( float или None ) - максимальное количество секунд для хранения записи в кеше, или
    Нет, если срок хранения записей в кэше не истекает. По умолчанию - Нет.

Пример

 >>> @ st.cache
... def fetch_and_clean_data (url):
... # Получить данные из URL здесь, а затем очистить их.... вернуть данные
...
>>> d1 = fetch_and_clean_data (DATA_URL_1)
>>> # Фактически выполняет функцию, так как это был первый раз
>>> # встретил.
>>>
>>> d2 = fetch_and_clean_data (DATA_URL_1)
>>> # Не выполняет функцию. Вместо этого возвращает ранее вычисленное
>>> # значение. Это означает, что теперь данные в d1 такие же, как в d2.
>>>
>>> d3 = fetch_and_clean_data (DATA_URL_2)
>>> # Это другой URL, поэтому функция выполняется.

Чтобы установить параметр persist , используйте эту команду следующим образом:

 >>> @ st.cache (persist = True)
... def fetch_and_clean_data (url):
... # Получить данные из URL здесь, а затем очистить их.
... вернуть данные
 

Чтобы отключить возвращаемые значения хеширования, установите для параметра allow_output_mutation значение True :

 >>> @ st.cache (allow_output_mutation = True)
... def fetch_and_clean_data (url):
... # Получить данные из URL здесь, а затем очистить их.... вернуть данные
 

Чтобы переопределить поведение хеширования по умолчанию, передайте пользовательскую хеш-функцию.
Вы можете сделать это, сопоставив тип (например, MongoClient ) с хэш-функцией ( id ) следующим образом:

 >>> @ st.cache (hash_funcs = {MongoClient: id})
... def connect_to_database (url):
... вернуть MongoClient (url)
 

В качестве альтернативы вы можете отобразить полное имя типа
(например, «pymongo.mongo_client.MongoClient» ) вместо хэш-функции:

 >>> @st.кеш (hash_funcs = {"pymongo.mongo_client.MongoClient": id})
... def connect_to_database (url):
... вернуть MongoClient (url)
 

В Streamlit нам нравится двигаться быстро, сохраняя при этом стабильность. В рамках нашей последней попытки двигаться еще быстрее, не жертвуя стабильностью, мы предлагаем нашим смелым и бесстрашным пользователям два способа опробовать передовые функции Streamlit:

  1. Ночные выпуски

  2. Бета и экспериментальные функции

Ночные выпуски

В конце каждого дня (ночью 🌛) наши боты запускают автоматические тесты на соответствие последней версии кода Streamlit и, если все в порядке, публикуют их как пакет streamlit-nightly .Это означает, что ночная сборка включает все наши последние функции, исправления ошибок и другие улучшения в тот же день, когда они появляются в нашей кодовой базе.

Чем это отличается от официальных релизов?

Официальные выпуски

Streamlit проходят не только автоматические тесты, но и тщательное ручное тестирование, в то время как ночные выпуски проходят только автоматические тесты. Важно помнить, что новые функции, представленные в ночных выпусках, часто нуждаются в доработке. В наших официальных выпусках мы всегда дважды убеждаемся, что все новые функции готовы к выходу в прайм-тайм.

Как использовать ночной выпуск?

Все, что вам нужно сделать, это установить пакет streamlit-nightly :

 pip удалить Streamlit
pip install streamlit-nightly --upgrade
 

Предупреждение

Никогда не следует устанавливать одновременно streamlit и streamlit nightly в одной среде!

Почему я должен использовать ночной выпуск?

Потому что вы не можете дождаться официальных выпусков и хотите помочь нам найти ошибки на раннем этапе!

Почему бы мне не использовать ночной выпуск?

Несмотря на то, что наши автоматизированные тесты имеют большой охват, все же существует значительная вероятность того, что в ночной коде будут обнаружены ошибки.

Могу ли я выбрать, какую ночную версию я хочу установить?

Если вы хотите использовать определенную версию, вы можете найти номер версии в нашей истории выпусков. Укажите желаемую версию, используя pip как обычно: pip install streamlit-nightly == x.yy.zz-123456 .

Могу я сравнить изменения между выпусками?

Если вы хотите просмотреть изменения для ночного выпуска, вы можете использовать инструмент сравнения на GitHub.

Бета и экспериментальные функции

Помимо ночных выпусков, у нас также есть два соглашения об именах для менее стабильных функций Streamlit: st.beta_ и st.experimental_ . Эти различия представляют собой префиксы, которые мы добавляем к именам наших функций, чтобы убедиться, что их статус понятен всем.

Вот краткое изложение того, что вы получаете от каждого соглашения об именах:

  • st : здесь работают наши основные функции, такие как st.write и st.dataframe live. Если мы когда-нибудь внесем в них обратно несовместимые изменения, они будут происходить постепенно и с месяцами объявлений и предупреждений.

  • beta_ : здесь появляются все новые функции, прежде чем они станут частью ядра Streamlit. Это дает вам возможность опробовать следующую важную вещь, которую мы готовим за недели или месяцы, прежде чем мы будем готовы стабилизировать ее API.

  • экспериментальный_ : здесь мы поместим функции, которые могут или не могут когда-либо войти в ядро ​​Streamlit. Мы не знаем, есть ли у этих функций будущее, но мы хотим, чтобы у вас был доступ ко всему, что мы пытаемся сделать, и чтобы вы работали с нами, чтобы разобраться в них.

Основное различие между beta_ и experimental_ состоит в том, что в какой-то момент ожидается, что бета-функции войдут в ядро ​​Streamlit, а экспериментальные функции могут никогда не появиться.

Бета

Планируется, что все функции

с соглашением об именах beta_ станут частью ядра Streamlit. Находясь в бета-версии, API и поведение функции могут быть нестабильными, и, возможно, они могут измениться способами, не имеющими обратной совместимости.

Жизненный цикл бета-функции

  1. Функция добавлена ​​с префиксом beta_ .

  2. API функции стабилизируется, и функция клонирована без префикса beta_ , поэтому она существует как st и beta_ . На этом этапе пользователи увидят предупреждение при использовании версии функции с префиксом beta_ , но функция по-прежнему будет работать.

  3. В какой-то момент код функции с префиксом beta_ - удалено , но все равно останется заглушка функции с префиксом beta_ , которая показывает ошибку с соответствующими инструкциями.

  4. Наконец, позднее будет удалена версия beta_ .

Экспериментальный

Функции с соглашением об именах экспериментальный_ - это то, над чем мы все еще работаем или пытаемся понять. Если эти функции будут успешными, в какой-то момент они станут частью ядра Streamlit путем перехода на соглашение об именах beta_ , а затем на ядро ​​Streamlit. В случае неудачи эти функции удаляются без особого уведомления.

Предупреждение

Экспериментальные функции и их API могут быть изменены или удалены в любое время.

Жизненный цикл экспериментальной функции

  1. Функция добавлена ​​с префиксом экспериментально_ .

  2. Эта функция со временем может быть изменена с возможными сбоями API / поведения.

  3. В какой-то момент мы либо продвигаем эту функцию в beta_ , либо удаляем ее из экспериментально_ .В любом случае, мы оставляем заглушку в экспериментально_ , которая показывает ошибку с инструкциями.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *