Photo Doctor – восстановление размытых и смазанных изображений за 3 простых шага

Mimihack, Факты

Май 20, 2019 — Mimihack, Факты

Боке — довольно интересный и необычный эффект, который пользуется у профессиональных фотографов особой популярностью. И это неудивительно, ведь фотографии получаются довольно атмосферными и художественными. Эффект заключается в легком размытии заднего плана, при этом на фоне все равно можно различить очертания в виде геометрических фигур. Как же размыть фон на фото на телефоне? В нашей статье мы поговорим о популярных приложениях для андроида, с помощью которых можно сделать на снимках эффект боке.

Обзор приложений для размытия фона на телефоне

Сегодня в Google Play можно найти огромное количество всевозможных программ для съемки или обработки фото. С их помощью зачастую можно спасти даже самые, казалось бы, неудачные кадры. Мы выделили несколько крутых приложений, которые позволят без особых усилий размыть фото на андроид.

• Bokeh (Background defocus)

Одна из лучших бесплатных программ, которая идеально подходит для создания эффекта боке и размытия заднего плана на фотографиях. Важно отметить, что создана она для съемки, а не для редактирования готовых снимков. Данный вариант больше подходит для создания селфи и портретов, поэтому чтобы сделать красивое фото на размытом фоне, необходимо, чтобы объект находился в 15-45 см от объектива. Несомненно, главным критерием качества изображения являются характеристики андроида.

• DSLR Camera Blur Background

Простое и очень понятное приложение для размытия фона на фото. Находится в свободном доступе в Google Play и содержит все необходимые инструменты для редактирования заднего плана. Программа подходит для готовых снимков.

• AfterFocus

Популярная программа, которая позволяет редактировать задний план в ручном и автоматическом режимах. Все, что необходимо, — обвести пальцем зону, на которой будет фокус, остальную часть изображения AfterFocus размоет. Редактировать можно только снимки, сделанные с помощью приложения. Программу можно скачать бесплатно на любой телефон с системой Android.

• Snapseed

Приложение, которое покорило сердца пользователей своей функциональностью и отличными эффектами. Чтобы размыть фон на фото на телефоне, необходимо открыть понравившееся фото, перейти в Фильтры-Размытие и выбрать подходящую форму инструмента. Добиться реалистичного результата можно, меняя интенсивность фильтра.

Как сделать размытые фото на телефоне?

Сложно ли делать размытый фон на фото? Вовсе нет! Добиться эффекта боке можно, если придерживаться во время съемки определенных правил.

1. Правильное расстояние между камерой и объектом. Перед съемкой важно убедиться, что между моделью и телефоном не менее двух метров. Для портретных снимков это расстояние составляет от 5 см до 2 м. Чтобы размыть фон на фото на андроиде, необходимо правильно выставлять фокус во время съемки.
2. Отсутствие ненужных прозрачных препятствий. Речь идет о линзах очков или оконных рамах. Рекомендуется избегать расположения прозрачных элементов на переднем плане рядом с главным объектом.
3. Правильный фон. Если вы хотите получить красивый эффект боке, не стоит делать снимок на скучном однотонном фоне, например серой бетонной стене. Отличной альтернативной станут освещенные окна зданий, листья деревьев, сквозь которые пробивается солнце, цепочка огней и т.д.

Главным правилом съемки, несомненно, является практика. Не бойтесь экспериментировать и применять новые техники и эффекты.

19.09.2019

Почти наверняка у каждого из нас на смартфоне в галерее снимков есть фото, которое выполнено просто отлично, но задний фон на котором все портит. Конечно, никто не запрещает вам перебросить фотографию на компьютер, загрузить ее в графический редактор и затем отредактировать ее так, как душе угодно. Но, во-первых, графические редакторы не так то просто освоить, а во-вторых, зачем это делать, если в век приложений все вышеперечисленные действия можно сделать и на смартфоне. Причем это гораздо удобнее.

Удалить задний фон при помощи смартфона не составит труда

Как вы понимаете, встроенными средствами Android этого не добиться, поэтому нам потребуется проследовать в Store и скачать там программу Background Eraser — это самое быстрое и удобное средство для редактирования фотографий. К тому же, программа совершенно бесплатна. Чтобы начать работу, запустите приложение, предоставьте необходимые разрешения по доступу к галерее и нажмите кнопку «Загрузить фотографию». Выберите нужное изображение из библиотеки и выделите область, с которой вам нужно будет работать. Нажимайте «Готово».

Обрезаем ненужные части изображения

Теперь в окне программы вы можете выделять область, которая будет стерта, просто обведя ее. Не переживайте, если у вас не получится сделать это максимально четко, программа имеет ряд опций, которые помогут вам «подстроить» изображение по-вашему желанию. Например, есть возможность автоматически проанализировать цвета и объекты на изображении, а затем предварительно «разрезать» их.

Читайте также: 5 лучших альтернатив Photoshop на Android

Если вдруг алгоритмы программы ошибутся (что, к сожалению, все же случается), то вы можете отменить изменения и соединить «разрезанные» объекты вручную. Еще тут есть параметр, отвечающий за размытие краев изображения. Он имеет 5 позиций, где 1 — это максимально четкие края, а 5 — максимально размытые. Когда все будет готово, можете нажать на кнопку «Удалить фон» («Delete Background») и насладиться результатом. В Photoshop добиться подобного было бы куда сложнее. Кстати, а вы умеете работать в фотошопе? Поделитесь опытом в нашем чате в Телеграм.

В Background Eraser все делается, буквально, в два тапа

Но на этом функциональность Background Eraser не заканчивается. Теперь, когда у вас есть изображение с удаленным задним фоном, вы можете использовать любую фотографию из галереи в качестве нового заднего фона. Не закрывая только что отредактированный снимок, нажмите на кнопку «Добавить фотографию». Она появится как-бы вторым слоем. Слои, естественно, можно менять местами. Сделайте это и располагайте изображения друг относительно друга так, как вам захочется.

Также стоит заметить, что вы можете использовать и большее количество слоев для создания красивых изображений или коллажей. Для этого вам нужно будет предварительно удалить задний фон со всех нужных изображений, сохранить их в формате .png и затем подгружать по очереди. Дальше уже все зависит лишь от вашей фантазии.

Скачать: Background Eraser

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул. В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами. Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7. И вот результат обработки: Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения. Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

Вспомним теорию

Подробное описание теории было в первой части, но все же напомню вкратце основные моменты. В процессе искажения из каждого пикселя исходного изображения получается некоторое пятно в случае расфокусировки и отрезок для случая обычного смаза. Все это друг на друга накладывается и в результате мы получаем искаженное изображение — это называется сверткой изображения или конволюцией. То, по какому закону размазывается один пиксель и называется функцией искажения. Другие синонимы – PSF (Point spread function, т.е. функция распределения точки), ядро искажающего оператора, kernel и другие. Чтобы восстановить исходное изображение нам необходимо каким-то образом обратить свертку, при этом не забывая про шум. Но это не так-то просто – если действовать, что называется, «в лоб», то получится огромная система уравнений, которую решить за приемлемое время невозможно. Но на помощь к нам приходит преобразование Фурье и теорема о свертке, которая гласит, что операция свертки в пространственной области эквивалентна обычному умножению в частотной области (причем умножение поэлементное, а не матричное). Соответственно, операция обратная свертке эквивалентна делению в частотной области. Поэтому процесс искажения можно переписать следующим образом: (1), где все элементы — это фурье-образы соответствующих функций: G(u,v) – результат искажения, т.е. то, что мы наблюдаем в результате (смазанное или расфокусированное изображение) H(u,v) – искажающая функция, PSF F(u,v) – исходное неискаженное изображение N(u,v) – аддитивный шум Итак, нам нужно восстановить максимальное приближение к исходному изображению F(u,v). Просто поделить правую и левую часть на H(u,v) не получится, т.к. при наличии даже совсем небольшого шума (а он всегда есть на реальных изображениях) слагаемое N(u,v)/H(u,v), будет доминировать, что приведет к тому, что исходное изображение будет целиком скрыто под шумом. Чтобы решить эту проблему, были разработаны более устойчивые методы, одним из которых являтся фильтр Винера (Wiener). Он рассматривает изображение и шум как случайные процессы и находит такую оценку f’ для неискаженного изображения f, чтобы среднеквадратическое отклонение этих величин было минимальным: (2) Функцией S здесь обозначаются энергетические спектры шума и исходного изображения соответственно – поскольку, эти величины редко бывают известны, то дробь S_n / S_f заменяют на некоторую константу K, которую можно приблизительно охарактеризовать как соотношение сигнал-шум.

Способы получения PSF

Итак, возьмем за отправную точки описанный фильтр Винера — вообще говоря, существует множество других подходов, но все они дают примерно одинаковые результаты. Так что все описанное ниже будет справедливо и для остальных методов деконволюции. Основная задача — получить оценку функции распределения точки (PSF). Это можно сделать несколькими способами:1. Моделирование. Очень непросто и трудоемко, т.к. современные объективы состоят из десятка, другого различных линз и оптических элементов, часть из которых имеет асферическую форму, каждый сорт стекла имеет свои уникальные характеристики преломления лучей с той или иной длиной волны. В итоге задача корректного расчета распространение света в такой сложнейшей оптической системе с учетом влияния диафрагмы, переотражений и т.п. становится практически невозможной. И решение ее, пожалуй, доступно только разработчикам современных объективов.2. Непосредственное наблюдение. Вспомним, что PSF — это то, во что превращается каждая точка изображения. Т.е. если мы сформируем черный фон и одну белую точку на нем, а затем сфотографируем это с нужным значением расфокусировки, то мы получим непосредственно вид PSF. Кажется просто, но есть много нюансов и тонкостей.3. Вычисление или косвенное наблюдение. Присмотримся к формуле (1) процесса искажение и подумаем, как можно получить H(u,v)? Решение приходит сразу — нужно иметь исходное F(u,v) и искаженное G(u,v) изображения. Тогда поделив фурье-образ искаженного изображения на фурье-образ исходного изображения мы получим искомую PSF.

Про боке

Перед тем как перейдем к деталям, расскажу немного теории расфокусировки применительно к оптике. Идеальный объектив имеет PSF в виде круга, соответственно каждая точка превращается в круг некоторого диаметра. Кстати, это для многих неожиданность, т.к. с первого взгляда кажется, что дефокус просто растушевывает все изображение. Это же объясняет и то, почему фотошоповское размытие Гаусса совсем не похоже на тот рисунок фона (его еще называют боке), который мы видим у объективов. На самом деле это два разных типа размытия — по Гауссу каждая точка превращается в нечеткое пятно (колокол Гаусса), а дефокус каждую точку превращает в круг. Соответственно и разные результаты. Но идеальных объективов у нас нет и в реальности мы получаем то или иное отклонение от идеального круга. Именно это и формирует неповторимый рисунок боке каждого объектива, заставляя фотографов тратить кучу денег на объективы с красивым боке 🙂 Боке можно условно разделить на три типа: — Нейтральное. Это максимальное приближение к кругу — Мягкое. Когда края имеют меньшую яркость, чем центр — Жесткое. Когда края имеют большую яркость, чем центр. Рисунок ниже иллюстрирует это: Более того, тип боке — мягкое или жесткое зависит еще и от того, передний это фокус или задний. Т.е. фотоаппарат сфокусирован перед объектом или же за ним. К примеру, если объектив имеет мягкий рисунок боке в переднем фокусе (когда, скажем, фокус на лице, а задний план размыт), то в заднем фокусе боке того же объектива будет жестким. И наоборот. Только нейтральное боке не меняется от вида фокуса. Но и это еще не все — поскольку каждому объективу присущи те или иные геометрические искажения, то вид PSF зависит еще и от положения. В центре — близко к кругу, по краям — эллипсы и другие сплюснутые фигуры. Это хорошо видно на следующем фото — обратите внимание на правый нижний угол: А теперь рассмотрим подробнее два последних метода получения PSF.

PSF — Непосредственное наблюдение

Как уже говорилось выше, необходимо сформировать черный фон и белую точку. Но просто напечатать на принтере одну точку недостаточно. Необходим намного большее отличие в яркости черного фона и белой точки, т.к. одна точка будет размываться по большому кругу — соответственно должна иметь большую яркость, чтобы быть видной после размытия. Для этого я распечатал черный квадрат Малевича (да, тонера много ушло, но чего не сделаешь ради науки!), наложил с другой стороны фольгу, т.к. лист бумаги все же неплохо просвечивает и иголкой проколол маленькую дырочку. Затем соорудил нехитрую конструкцию из 200-ваттной лампы и сэндвича из черного листа и фольги. Выглядело это вот так: Далее включил лампу, закрыл ее листом, выключил общий свет и сделал несколько фоток используя два объектива — китовый Canon EF 18-55 и портретник Canon EF 85mm/1.8. Из получившихся фоток я вырезал PSF и затем построил графики профилей. Вот что получилось для китового объектива: И для портретника Canon EF 85mm/1.8: Хорошо видно как меняется характер боке с жествкого на мягкий для одного и того же объектива в случае переднего и заднего фокуса. Также видно, какую непростую форму имеет PSF — она весьма далека от идеального круга. Для портретника также видны большие хроматические аберрации из-за большой светосилы объектива и малой диафрагмы 1.8. И вот еще пара снимков при диафрагме 14 — на нем видно, как поменялась форма с круга на правильный шестиугольник:

PSF — Вычисление или косвенное наблюдение

Следующий подход — косвенное наблюдение. Для этого, как писалось выше, нам нужно иметь исходное F(u,v) и искаженное G(u,v) изображения. Как их получить? Очень просто — необходимо поставить фотоаппарат на штатив и сделать один резкий и один размытый снимок одного и того изображения. Далее с помощью деления фурье-образа искаженного изображения на фурье-образ исходного изображения мы получим фурье-образ нашей искомой PSF. После чего применив обратное преобразование Фурье получим PSF в прямом виде. Я сделал два снимка:

Краевые эффекты

Следующая проблема заключается в том, что если напрямую применить фильтр Винера, то на краях изображения будет своеобразный «звон». Его причина, если объяснять на пальцах, заключается в следующем — когда делается деконволюция для тех точек, которые расположены на краях, то при сборке не хватает пикселей, которые находятся за краями изображения и они принимаются либо равным нулю, либо берутся с противоположной стороны (зависит от реализации фильтра Винера и преобразования Фурье). Выглядит это так: Одно из решений, чтобы избежать этого состоит предобработке краев изображения. Они размываются с помощью той же самой PSF. На практике это реализуется следующем образом — берется входное изображение F(x,y), размывается с помощью PSF и получается F'(x,y), затем итоговое входное изображение F»(x,y) формируется суммированием F(x,y) и F'(x,y) с использованием весовой функции, которая на краях принимает значение 1 (точка целиком берется из размытого F'(x,y)), а на расстоянии равном (или большем) радиусу PSF от края изображения принимает значение 0. Результат получается такой — звон на краях исчез:

Практическая реализация

Я сделал программу, демонстрирующую восстановление смазанных и расфокусированных изображений. Написана она на C++ с использованием Qt. В качестве реализации преобразования Фурье я выбрал библиотеку FFTW, как самую быструю из опен-соурсных реализаций. Называется моя программа SmartDeblur, скачать ее можно на странице github.com/Y-Vladimir/SmartDeblur, все исходники открыты под лицензией GPL v3. Скриншот главного окна: Основные функции: — Высокая скорость. Обработка изображения размером 2048*1500 пикселей занимает около 300мс в режиме Preview (когда перемещаются ползунки настроек) и 1.5 секунды в чистовом режиме (когда отпустили ползунки настроек). — Подбор параметров в Real-time режиме. Нет необходимости нажимать кнопки Preview, все делается автоматически, нужно лишь двигать ползунки настроек искажения — Вся обработка идет для изображения в полном разрешении. Т.е. нет никакого маленького окошка предпросмотра и кнопок Apply. — Поддержка восстановления смазанных и расфокусированных изображений — Возможность подстройки вида PSF Основной упор при разработке был сделан на скорость. В итоге она получилась такая, что превосходит коммерческие аналоги в десятки раз. Вся обработка сделана по-взрослому, в отдельном потоке. За 300 мс программа успевает сгенерить новую PSF, сделать 3 преобразования Фурье, сделать деконволюцию по Винеру и отобразить результат — и все это для изображения размером 2048*1500 пикселей. В чистовом режиме делается 12 преобразований Фурье (3 для каждого канала, плюс одно для каждого канала для подавления краевых эффектов) — это занимает около 1.5 секунд. Все времена указаны для процессора Core i7. Пока в программе есть ряд багов и особенностей — скажем, при некоторых значениях настроек изображение покрывается рябью. Точно причину выяснить не удалось, но предположительно — особенности работы библиотеки FFTW. Ну и в целом в процессе разработки пришлось обходить множество скрытых проблем как в FFTW (например не поддерживаются изображения с нечетным размером одной из сторон, типа 423*440.). Были проблемы и с Qt — выяснилось, что рендеринг линии со включенным Antialiasing работает не совсем точно. При некоторых значениях углов линия перескакивала на доли пикселя, что давало артефакты в виде сильной ряби. Для обхода этой проблемы добавил строчки:

    // Workarround to have high accuracy, otherwise drawLine method has some micro-mistakes in the rendering     QPen pen = kernelPainter.pen();     pen.setWidthF(1.01);     kernelPainter.setPen(pen); 

Сравнение

Осталось сравнить качество обработки с коммерческими аналогами. Я выбрал 2 самые известные программы 1. Topaz InFocus — www.topazlabs.com/infocus 2. Focus Magic — www.focusmagic.com Для чистоты эксперимента будем брать те рекламные изображения, которые приведены на официальных сайтах — так гарантируется, что параметры тех программ выбраны оптимальными (т.к. думаю, разработчики тщательно отбирали изображения и подбирали параметры перед публикацией в рекламе на сайте). Итак, поехали — восстановление смаза: Берем пример с сайта Topaz InFocus:www.topazlabs.com/infocus/_images/licenseplate_compare.jpg Обрабатываем с вот такими параметрами: и получаем такой результат: Результат с сайта Topaz InFocus: Результат весьма схожий, это говорит о том, что в основе Topaz InFocus используется похожий алгоритм деконволюции плюс постобработка в виде заглаживания-удаления шумов и подчеркивания контуров. Примеров сильно дефокусировки на сайте этой программы найти не удалось, да и она не предназначена для этого (максимальный радиус размытия составляет всего несколько пикселей). Можно отметить еще один момент — угол наклона оказался ровно 45 градусов, а длина смаза 10 пикселей. Это наводит на мысль о том, что изображение смазано искусственно. В пользу этого факта говорит и то, что качество восстановления очень хорошее. Пример номер два — восстановление дефокусировки. Для этого возьмем пример с сайта Focus Magic: www.focusmagic.com/focusing-examples.htm Получили вот такой результат:

Тут уже не так очевидно, что лучше.

Заключение

На этом я хотел бы закончить эту статью. Хотя и много чего еще хотелось написать, но и так уже длинный текст получился. Буду очень признателен, если попробуете скачать SmartDeblur и потестировать на реальных изображениях — у меня, к сожалению, не так много расфокусированных и смазанных изображений, все поудалял. И буду особо признателен, если пришлете мне (мыло есть в профиле) свой фидбек и примеры удачных/неудачных восстановлений. Ну и просьба сообщать о всех багах, замечаниях, предложениях — т.к. приложение еще пока местами сыроватое и немного нестабильное. P.S. Исходники пока не очень чистые в плане стиля — там пока куча утечек памяти, еще не успел перевести на смарт-поинтеры, поэтому после нескольких изображений может перестать открывать файлы. Но в целом работает. Ссылка на SmartDeblur: github.com/Y-Vladimir/SmartDeblurUPD: Ссылка на продолжение-- Vladimir Yuzhikov 2402 257,3k 2402 Приложения 13 декабря 2012, 14:41 Photo Doctor – удивительное приложение для восстановления размытых и смазанных изображений за 3 простых шага

Фотокамеры в наших мобильных телефонах и гаджетах давно стали обыденностью. Количество снимков, сделанных на мобильные устройства, растет вслед за увеличением количества пикселей и качества фотографий.

Мы настолько привыкли к фотоаппаратам в наших мобильных устройствах, что все чаще памятные и важные моменты нашей жизни сохраняем на мобильные устройства.

Порой события разворачиваются настолько стремительно, что у фотографа не остается времени на тщательную подготовку к снимку и в результате вместо четкой и красивой фотографии получается размытое или смазанное изображение.

В этом случае на помощь пользователю придет приложение Photo Doctor, способное за несколько простых шагов избавить фотографию от эффекта размытия и даже улучшить ее четкость.

d9943a

Избавление памятной фотографии от дефектов обещает быть несложным и достаточно простым – необходимо выбрать фотографию из альбома на мобильном устройстве, правильно определить характер дефекта на фотографии и последовательно выбирать наилучшие варианты восстановленного изображения.

На практике сложный процесс восстановления фотографии потребует немного терпения и усердия. Для начальной тренировки неопытного пользователя разработчики предусмотрели несколько демонстрационных фотографий в приложении.

f61094

? Результаты восстановления примеров фотографий впечатляют, но верить разработчикам на слово не хотелось 🙂

Поэтому я решил проверить работу приложения на собственной фотографии, клавиатуры ноутбука с явным эффектом «дрожащих рук», будто фотография была сделана в движении.

d2ae44

? Для запуска процесса восстановления фотографии пользователю необходимо определить тип искажения изображения – «отсутствие фокуса» или «снято в движении».

Правило определения типа искажения довольно простое – если на фотографии виден тянущийся «шлейф» от предметов, просматриваются несколько границ одного объекта или просто фотография имеет выраженную смазанность, то необходимо выбирать «Снято в движении». Если у вас есть ощущение, что на фотографию наложена мутная пленка, то рекомендую попробовать выбрать тип искажения «Без фокуса».

48a0ce

? Определение типа искажения ответственный процесс, поскольку от правильного выбора типа искажения зависит применяемый алгоритм обработки изображения и успех операции по его восстановлению.

Помимо самостоятельного определения типа искажения, пользователю необходимо выбрать область изображения, на которой будет проводится анализ характеристик искажения.

Выбор области изображения необходим для оптимизации времени обработки изображения. Судя по всему обработка изображения целиком потребовала бы очень больших вычислительных ресурсов, которых на мобильных устройствах явно недостаточно. Поэтому для оптимизации времени работы приложения пользователям предлагается определить параметры искажения для последующего восстановления изображения целиком.

Из личного опыта я рекомендую выбирать ту область для определения параметров искажения, в которую попадёт узнаваемый предмет, буква или в крайнем случае прямая линия. Это нехитрое действие позволит в дальнейшем существенно облегчить задачу по выбору лучших вариантов восстановления.

Должен отметить, что подготовка примеров даже для небольшого участка изображения занимает на моем iPhone 4 не менее 1 минуты времени. Но ради результата можно и потерпеть 🙂

38618a

? После окончания обработки выбранного участка изображения пользователю предлагается выбрать наилучший вариант восстановления изображения. Делается это всего лишь дважды и после этого приложение приступает к применению параметров для восстановления искажения на большом изображении.

b22c7c

? Вот он, итоговый результат!

1fd7eb

? И для наглядности сравним два изображения:

0e8fb9

? В качестве бонуса для пользователей, которые так и не сумели восстановить свои ценные фотографии при помощи приложения, в одном из примеров разработчики заложили адрес электронной почты. Его несложно привести в читабельный вид в самом приложении и разработчики обещают помочь в восстановлении присланной на этот мэйл фотографии.

092f82

Самое читаемое

Улучшайте резкость изображений уже сейчас – с помощью Movavi Фоторедактора для компьютера

Movavi Фоторедактор

Самый простой способ превратить любое фото в конфетку

• Улучшайте качество и ретушируйте несовершенства
• Добавляйте эффекты и фильтры
• Обрезайте, выравнивайте и отражайте кадр
• Заменяйте фон и удаляйте ненужные объекты

Скачать бесплатно Купить Скачать бесплатно Купить