Картинки топоров: Attention Required! | Cloudflare

Топор одно из древних видов оружия. Ни один мужчина не устоит подержать вруках такие шедевры.

Охотничий топор с молотком на обухе и резное топорище с инкрустацией.

Томагавк и курительная трубка в одном предмете. 1 – это мундштук, 2 – чаша для табака.

Скандинавский топор с гравировкой и резьбой на рукоятке.

Топор викингов: цельнокованый, абордажный.

Церемониальный топор в русском стиле. На лезвии топора нанесён рисунок с тремя витязями в обрамлении узора.

Боевой топор с рукоятью в виде головы волка.

Трёхлезвенный топор для касплея в азиатском стиле.

Стилизованный под бронзу топор с мотивами друидов. Светлое дерево рукояти подбито металлом.

Двухсторонняя секира с дополнительным лезвием внизу. Рукоять выполнена в виде скелета с нефритовыми глазами и нефритовой вставкой посередине.

Оригинальное лезвие и топорище из красного дерева – хороши в своей простоте.

Топор Маори, украшенный национальными узорами и оплетённой рукоятью верёвкой из пальмового волокна.

Деревянная рукоятка и железный топор выполнены в стиле эпохи неолита: стилизация под камень и рог животного.

надежные, простые и такие красивые (21 фото)

Любители холодного оружия оценят. Топоры могут быть не только смертоносными, но и страшно красивыми, настоящими произведениями искусства.

ТОП 10 НУ, ОЧЕНЬ необычных топоров. Фото-репортаж

Топор с такой ручкой более удобный и распространен сейчас в продаже. В основном такие топоры изготовляют в Китае и стоят они не особо дорого. Но часто топоры с пластмассовыми ручками ломаются и это их большой минус. Так же они более привлекательно выглядят, бывают с различными расцветками и формами. Ниже вы сможете ознакомиться с самыми интересными моделями в мире.

Топор NEO удобный в использование и можно приобрести на розетке, и в различных магазинах. Весит такой топор 950г и при работе с ним – рука не особо устаёт.

Отличный топор для рубки дров, изготовляет известная компания – Verto.

Небольшой топор подойдет туристам в поход и для отдыха на природе.

Такой топор можно часто встретить в магазинах, одна из самых лучших компаний по изготовлению инструментов.

Очень лёгкий топор, со специально вырезанными пазами для пальцев.

Неплохой топор с пластмассовой ручкой и длинной 36 см.

Маленький топор для отдыха на природе – отличный помощник для рубки дров на мангал.

Таким топором можно и гвозди забивать.

В древние времена в Западной и Центральной части Европы проживали племена – Кельты. Сейчас многие британцы считают себя их потомками. Их основным оружием был – топор, сейчас очень часто находят в раскопках именно их топоры на местах военных сражений.

Вот такой формы были их топорики.

Ручки на этих топорах уже изготовили в наше время.

Медный топор Кельтов – весьма редкая находка.

Бронзовый топор Кельтов – самый распространенный.

Вот еще один из видов топора найденных в раскопках.

Вот основных 3 вида Кельтских топоров.

Это уже сделанный топор в наше время и носит название – «Кельтский Т1»

Отреставрированный топор одним из мастеров России.

Весьма интересная модель топорика Кельтов.

Отлично изготовлен данный топор.

Топор один из самых незаменяемых инструментов в хозяйстве. Ранее топоры еще использовали в военных битвах, но сейчас это редкость. Топор универсален в своем использовании, даже заменить может нож. Но в основном его используют для рубки дров. Многие мастера изготовляют топоры сами и делают на них различные рисунки. В этой статье вы сможете ознакомиться с самими изумительными рисунками на топорах ручной работы.

Скандинавский топор ручной работы под названием «Валькнут»

Отличный топор – изготовлен русским мастером.

Походный топорик — сделанный своими руками.

Весьма красивый вышел топор.

Топор времён СССР с гербом.

Оригинальный топор ручной работы с широкой рукояткой.

Топор ручной работы с рисунком викинга.

Неплохой вариант топора с рисунком моржа.

Отличный топор с рисунком целого зоопарка.

А вот по этому топору можно определить даже сторону света.

Североевропейский средневековый топор еще называют – скандинавским. Данный тип топора применялся в бою многими воинами северной Европы тех годов. Сам топор отличается от других тем, что лезвие его расходиться симметрично в ширину. Само лезвие было тонкое, что придавало лёгкость топора. На Руси их тоже часто использовали воины, однако затем их сменили славянские топоры.

Самый обычный, скандинавский боевой топор.

Этот топор сделал один мастер в России своими руками совсем недавно.

Данная модель топора называется – Викинг.

Этот топор часто использовали в 8 веке.

Один из самых грозных боевых топоров Викингов.

Такой топор называют – валашка.

Изогнутый топор и весьма неплох в использовании.

У этого топора легендарное название – Бродэкс.

У Викингов особо в почёте был топор Перуна.

Археологи очень часто находят такие топоры в раскопках.

Реставрация топора – это хорошая идея дать старому орудию новую, вторую жизнь. Трансформация топора может быть полным преображением орудия, оно обретет новые формы, его лезвие снова заостриться, осталось лишь применить его в дело. Представим 10 фото мега подборки топоров, переделанных из старых.

Прекрасное преображение таежного топора.

Переделка топора – оригинальный способ вдохнуть в инструмент новую жизнь.

Вот так выглядит реставрация старого топора.

Образцы обновленных топоров.

Реставрация топора приводит изделие к совершенно другому виду, как показывает следующее фото.

Доработанные и обновленные топоры.

Таежный, обновленный топор.

Отличный пример вида топора до реставрации и после.

Прекрасная иллюстрация реставрации топора.

Отреставрированный топор 70-х гг.

Топоры. Часть — 2 (40 фото)

Оси | Тонкие Оси | Оси для продажи

ПОИСК БЕСПЛАТНОЙ онлайн-библиотеки для деревообработки Выбрать … 3M Abatron Регулируемый зажим Amana Router Bits & Инструменты Американский дизайн мебели Anant Tools Anchorseal Arbortech Arti Ауриу Распс Bad Axe Tool Works Bahco Барр Инструменты Beall Tool Behlen Benchcrafted Bessey Tools Лучшая связь Голубая ель Blum Tool Боб Сверер Продакшнс Токарные инструменты Bodger Бора Инструменты Bosch Tools Bostik Bowl Kit Company Инструментальный завод Bridge City Briwax Бык лягушка Картер Продукты Clesco Клифтон Инструменты CMT Router Bits & Blades Инструмент Коллинза Компания Цветное Колесо Колвуд Вуд Горелки Кормарк Интернешнл Ремесленник Кожа Полумесяц Инструменты Critter Spray Продукты Корона Ручной инструмент Корона Самолет Компания Ручные инструменты Czeck Edge Дэвид Баррон Инструменты Delta Machinery DeWalt Алмазная пила Dico DMT Заточные материалы Dowl-It Dremel Drill Doctor Dubuque Clamp Works работает E.C. Emmerich Tools Орел америка EARLEX Easy Wood Tools EazyPower Eclipse Tools Эльбо Инструмент Elipse Masks Envirotex EZE-LAP Diamond Продукты Famowood FastCap Fein Инструменты Феннер Драйвс Festool Электроинструменты Инструменты Fisch Флетчер-Терри Компания Инструменты для резки Flexcut Foredom Forrest Saw Blades Фрейдовские биты и лезвия Фуллер Общие отделки Общее оборудование Гладстон Инструменты Инструментальный завод Глен-Дрейка Хорошая рука Gränsfors Bruks Гробет США Гамбург Индастриз HHI Инструменты для резьбы по дереву Hirsch Инструменты Скамейки Hofmann & Hammer Hold Heet Говард Продукты Продукты HTC Hydrocote Гидросорбент Осушители Козлы Самолеты iGaging INCRA Промышленные абразивы Инсти-Bit Ironwood Designs Резьба по дереву Ивасаки Iyoroi Японские инструменты Джаспер JDS Инструменты Джевонс Джевитт JHL JoolTool Jordan Turning Tools кормовая капуста Keller ласточкин хвост Klemmsia Известные понятия Kreg Tool Kumagoro Кунц Lake Erie Toolworks Lamello Ланкастер Приземляться Lap-Sharp Leecraft Ли Джигс Lewin LHR Liberon Lie-Nielsen Toolworks Lignomat Lost Art Press Lufkin Лумбертон Лутц Magcraft Magswitch Махони Makita MegaPro Mercer Tool Меса Виста Дизайн Metabo Микро Забор Микро Джиг Миллер Дюбель Чудо Пойнт Мирка Абразивы Моракнив из Швеции MSA Мюллер Кузница Mylands Narex Nebo Tools Нельсон Пейнт Nicholson Nobex Никто Нортон Nupla Старый коричневый клей Старомодная молочная краскаОлсон Со Oneway Wood Turning Ох-Хед — Очсенкопф Pegas Peltor Производственные абразивы Пику Планы игривые PMS Portamate Porter-Cable Пауэлл Мфг Powerstrop Promax Proxxon Парди Путч Р.Мерфи Ножи Рабочие места Ramia Мощность записи Ричард Келл Инструменты Рикон Роберт Лэнг Роберт Ларсон Rustoleum Saburr зуб фрикционное покрытие Sack Ups Сауэрс SawStop Schroeder ScrapeRite Инструменты Shaper Шеффилд Бронза Магазин Фокс шелковистый Sjobergs Skowhegan Деревянное правило Сорби токарные инструменты Винты со шпилем Spyderco Инструменты Стэнли Starrett Стерлинг инструментальных заводов Инструменты SuperMax Система Три Tajima Teknatool Томас Флинн и КоПиломатериалы из туфа верхняя граница распространения леса TimberMate Древесный клей Titebond TMI Tormek тенденция тритон Vantage Industries Vaughan Инструменты Veritas Веспер Инструменты VPS W.W. Norton Publishing Wall Lenk Co. Watco Waterlox Уэйн Бартон Weller Уайтхолл Whiteside Router Bits Wixey WOLFCRAFT Деревянные части Инструменты дятлов Лезвие ленточной пилы WoodSlicer Работа Sharp ZetSaw Zinsser Топоры? Идея взлома топором может показаться не очень хорошим навыком деревообработки, но топоры — невероятно эффективный инструмент, который можно использовать как в мастерской, так и на улице.Деревянные топоры бывают разных форм и размеров для решения различных строительных и деревообрабатывающих задач. От рубящих бревен до пиломатериалов мы предлагаем лучшие в мире топоры, которые наверняка понравятся как в помещении, так и снаружи. Наш выбор осей для продажи значительно расширился за последние годы, поэтому независимо от того, какой тип топора вам нужен, у нас есть подходящий для вас. Пожалуйста, помните, что важно правильно поддерживать оси. Тупой топор плохой формы может представлять реальную опасность для использования, даже если это топор лучшего качества в мире, поэтому изучите , как ухаживать за и , как заточить топор, прежде чем нанести первый удар. Оси Для Продажи по бренду, категории Axe или через отдельные списки Axe ниже. Axe Бренды и типы Highland Woodworking Axe Руководство по заточке: Как ухаживать за топором Как точить топор FLIP через наш последний каталог инструментов для деревообработки Смотреть сериал Highland Woodworker Введите имя для поиска в списке пожеланий

Предварительная обработка данных изображения

image_dataset_from_directory функция

  tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory (
    каталог,
    метки = «выведенные»,
    label_mode = "ИНТ",
    class_names = нет,
    color_mode = "RGB",
    batch_size = 32,
    image_size = (256, 256),
    перетасовать = True,
    семян = нет,
    validation_split = нет,
    Подмножество = нет,
    интерполяция = «билинейная»,
    follow_links = False,
)
  

Генерирует тс.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 вызывается image_dataset_from_directory (main_directory, tags = 'inferred') вернет tf.data.Dataset , который выдает 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 картинки усекаются до первого кадра.

Аргументы

• каталог : каталог, в котором находятся данные. Если метки «выведено», оно должно содержать подкаталоги, каждая из которых содержит изображения для класса. В противном случае структура каталогов игнорируется.
• этикеток : либо «выведен» (метки генерируются из структуры каталогов), или список / кортеж целых меток того же размера, что и число файлы изображений, найденные в каталоге.Метки должны быть отсортированы в соответствии в алфавитно-цифровом порядке путей к файлам изображений (получено через os.walk (каталог) в Python).
• label_mode : — ‘int’: означает, что метки закодированы как целые числа (например, для sparse_categorical_crossentropy убыток). — «категорический» означает, что ярлыки закодирован как категориальный вектор (например, для категорийная_кросентропия потерь). — «двоичный» означает, что метки (может быть только 2) кодируются как float32 скаляры со значениями 0 или 1 (Е.грамм. для (двоичная_кросентропия ). — Нет (без ярлыков).
• class_names : Действителен только в том случае, если «метки» «выведены». Это экспликация список имен классов (должен совпадать с именами подкаталогов). Используемый контролировать порядок занятий (в противном случае используется буквенно-цифровой порядок).
• color_mode : один из «оттенков серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будут ли изображения преобразованы в есть 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 тот же размер, это должно быть обеспечено.
• shuffle : следует ли перемешивать данные. По умолчанию: True. Если установлено значение False, данные сортируются в алфавитно-цифровом порядке.
• семя : Дополнительное случайное семя для перемешивания и трансформации.
• validation_split : необязательное значение с плавающей точкой от 0 до 1, часть данных для резервирования для проверки.
• подмножество : один из «обучения» или «проверки». Используется только, если установлено validation_split .
• Интерполяция : Строка, метод интерполяции, используемый при изменении размера изображений. По умолчанию билинейный . Поддерживает , билинейный , , ближайший , , бикубический , площадь , lanczos3 , lanczos5 , gaussian , mitchellcubic .
• follow_links : посещать ли подкаталоги, на которые указывают символические ссылки.По умолчанию False.

Возвращает

Объект tf.data.Dataset . — Если label_mode равен None, он выдает float32 тензоров формы (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) , кодирование изображений (см. ниже правила, касающиеся num_channels ). — В противном случае выдает кортеж (изображения, метки) , где изображения имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) , и меток следует формату, описанному ниже.

Правила, касающиеся формата этикеток: — если label_mode равен int , метки имеют тензор формы int32 (batch_size,) . — если label_mode является двоичным , метки являются float32 тензор 1 и 0 формы (batch_size, 1) . — если label_mode является категориальным , метки являются float32 тензор формы (batch_size, num_classes) , представляющие собой горячий кодирование индекса класса.

Правила относительно количества каналов в полученных изображениях: — если color_mode равен оттенков серого , есть 1 канал в тензорах изображения. — если color_mode равен RGB , Есть 3 канала в тензорах изображения. — если color_mode равен rgba , Есть 4 канала в тензорах изображения.

load_img функция

  tf.keras.preprocessing.image.load_img (
    путь, градации серого = ложь, color_mode = "rgb", target_size = нет, интерполяция = "ближайший"
)
  

Загружает изображение в формат PIL.

Использование:

  image = tf.keras.preprocessing.image.load_img (image_path)
input_arr = keras.preprocessing.image.img_to_array (изображение)
input_arr = np.array ([input_arr]) # Конвертировать одно изображение в пакет.
предсказания = model.predict (input_arr)
  

Аргументы

• путь : путь к файлу изображения.
• оттенки серого : УСТАРЕЛО использовать color_mode = "оттенки серого" .
• color_mode : один из «оттенков серого», «rgb», «rgba».По умолчанию: «rgb». Желаемый формат изображения.
• target_size : либо , ни (по умолчанию в исходном размере) или кортеж из целых (img_height, img_width) .
• интерполяция : метод интерполяции, используемый для повторной выборки изображения, если Размер цели отличается от размера загруженного изображения. Поддерживаются следующие методы: «ближайший», «билинейный» и «бикубический». Если установлена ​​версия PIL 1.1.3 или новее, также можно использовать «lanczos» поддерживается.Если установлена ​​версия PIL 3.4.0 или новее, «коробка» и «Хемминга» также поддерживаются. По умолчанию используется «ближайший».

Возвращает

A PIL Image instance.

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 = Нет, dtype = Нет)
  

Преобразует экземпляр изображения PIL в массив Numpy.

Использование:

  из импорта PIL Изображение
img_data = np.random.random (size = (100, 100, 3))
img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data)
array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)
  

Аргументы

• img : Экземпляр изображения входного PIL.
• data_format : формат данных изображения может быть либо «channel_first», либо «Channels_last».По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы не изменили его, по умолчанию это «channel_last»).
• dtype : Dtype для использования. По умолчанию Нет , в этом случае глобальные настройки tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию на «float32»)

Возвращает

3D массив Numpy.

Повышает

• ValueError : если недействительно img или data_format передается.

ImageDataGenerator класс

  tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (
    featurewise_center = False,
    samplewise_center = False,
    featurewise_std_normalization = False,
    samplewise_std_normalization = False,
    zca_whitening = False,
    zca_epsilon = 1e-06,
    rotation_range = 0,
    width_shift_range = 0,0,
    height_shift_range = 0.0,
    brightness_range = нет,
    shear_range = 0,0,
    zoom_range = 0,0,
    channel_shift_range = 0,0,
    fill_mode = "ближайший",
    CVAL = 0.0,
    horizontal_flip = False,
    vertical_flip = False,
    Rescale = нет,
    preprocessing_function = нет,
    data_format = нет,
    validation_split = 0,0,
    DTYPE = нет,
)
  

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

Данные будут зациклены (в пакетном режиме).

Аргументы

• featurewise_center : логическое значение. Установите значение ввода в 0 по набору данных по функциям.
• samplewise_center : логическое значение.Установите для каждой выборки среднее значение 0.
• featurewise_std_normalization : логическое значение. Разделите входные данные на стандартное значение набора данных.
• samplewise_std_normalization : логическое значение. Разделите каждый вход по его стандартному значению.
• zca_epsilon : эпсилон для отбеливания ZCA. По умолчанию 1e-6.
• zca_whitening : логическое значение. Применить ZCA отбеливание.
• вращение_диапазон : Int. Диапазон градусов для случайных вращений.
• width_shift_range : число с плавающей запятой, в виде 1-D массива или типа int — float: доля от общей ширины, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-D массив, как: случайные элементы из массива. — int: целое число пикселей из интервала (-width_shift_range, + width_shift_range) — с width_shift_range = 2 возможных значений являются целыми числами [-1, 0, +1] , То же, что и с width_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с width_shift_range = 1.0 возможные значения являются числами с плавающей запятой в интервале [-1,0, +1,0).
• height_shift_range : с плавающей запятой, в виде 1-D массива или int — float: доля от общей высоты, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-D массив, как: случайные элементы из массива. — int: целое число пикселей из интервала (-height_shift_range, + height_shift_range) — с height_shift_range = 2 возможных значений являются целыми числами [-1, 0, +1] , То же, что и с 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).
• Bright_range : кортеж или список из двух чисел.Диапазон для комплектации значение сдвига яркости от.
• shear_range : Float. Интенсивность сдвига (Угол сдвига в направлении против часовой стрелки в градусах)
• zoom_range : плавающий или [нижний, верхний]. Диапазон для случайного увеличения. Если число с плавающей запятой, [нижний, верхний] = [1-zoom_range, 1 + zoom_range] .
• channel_shift_range : Float. Диапазон для случайных смещений каналов.
• fill_mode : один из {«константа», «ближайший», «отражать» или «обтекание»}.По умолчанию «ближайший». Точки за пределами ввода заполнены в соответствии с заданным режимом: — «константа»: kkkkkkkk | abcd | kkkkkkkk (cval = k) — «Ближайший»: aaaaaaaa | abcd | dddddddd — ‘отражать’: abcddcba | abcd | dcbaabcd — ‘wrap’: abcdabcd | abcd | abcdabcd
• cval : Float или Int. Значение, используемое для точек за пределами границ когда fill_mode = "constant" .
• горизонтальный_флип : логическое значение. Случайно переверните входы по горизонтали.
• vertical_flip : логическое значение. Случайно переверните входы по вертикали.
• масштабирование : коэффициент масштабирования. По умолчанию Нет. Если None или 0, масштабирование не применяется, в противном случае мы умножаем данные на предоставленное значение (после применения всех других 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 с рангом 3), и должен вывести тензор Numpy с той же формой.
• data_format : формат данных изображения, либо «channel_first» или «channel_last». Режим «channel_last» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, высота, ширина, каналы) , Режим «channel_first» означает, что изображения должны иметь форму (образцы, каналы, высота, ширина) . По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем Файл конфигурации Keras в ~ / .keras / keras.json . Если вы никогда не устанавливаете его, то это будет «channel_last».
• validation_split : Float. Фракция изображений, зарезервированных для проверки (строго между 0 и 1).
• dtype : Dtype для использования в создаваемых массивах.

Примеры

Пример использования .flow (x, y) :

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data ()
y_train = np_utils.to_categorical (y_train, num_classes)
y_test = np_utils.to_categorical (y_test, num_classes)
datagen = ImageDataGenerator (
    featurewise_center = True,
    featurewise_std_normalization = True,
    rotation_range = 20,
    width_shift_range = 0.2,
    height_shift_range = 0,2,
    horizontal_flip = True)
# вычислить количество, необходимое для пошаговой нормализации
# (стандартные, средние и главные компоненты, если применяется отбеливание ZCA)
datagen.fit (x_train)
# соответствует модели в пакетах с дополнением данных в реальном времени:
model.fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32),
          steps_per_epoch = len (x_train) / 32, epochs = epochs)
# вот более «ручной» пример
для е в диапазоне (эпох):
    печать («Эпоха», е)
    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 пакеты> = 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 = True)
test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory (
        «Данные / поезд»,
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичного')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory (
        'валидация данных',
        target_size = (150, 150),
        batch_size = 32,
        class_mode = 'двоичного')
model.fit (
        train_generator,
        steps_per_epoch = 2000,
        эпохи = 50,
        validation_data = validation_generator,
        validation_steps = 800)
  

Пример преобразования изображений и масок вместе.

  # мы создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами
data_gen_args = dict (featurewise_center = True,
                     featurewise_std_normalization = True,
                     rotation_range = 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)
# Предоставить те же аргументы seed и ключевое слово для методов fit и flow
семя = 1
image_datagen.подходят (изображения, аугмент = истина, семя = семя)
mask_datagen.fit (маски, аугмент = истина, семя = семя)
image_generator = image_datagen.flow_from_directory (
    «данных / изображений»,
    class_mode = нет,
    семена = семена)
mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory (
    «данные / маски»,
    class_mode = нет,
    семена = семена)
# объединяем генераторы в один, который выдает изображение и маски
train_generator = zip (image_generator, mask_generator)
model.fit_generator (
    train_generator,
    steps_per_epoch = 2000,
    эпох = 50)
  

поток метод

  ImageDataGenerator.течь(
    Икс,
    у = нет,
    batch_size = 32,
    перетасовать = True,
    sample_weight = нет,
    семян = нет,
    save_to_dir = нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "детские",
    Подмножество = нет,
)
  

Принимает данные и маркирует массивы, генерирует пакеты дополненных данных.

Аргументы

• x : входные данные. Numpy массив ранга 4 или кортеж. Если кортеж, первый элемент должен содержать изображения, а второй элемент еще один NumPy массив или список пустых массивов, которые передаются на выход без любые модификации.Может использоваться для подачи разных 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 имеют значение 3, а в случае данных RGBA оно должно иметь значение 4.
• и : этикетки.
• batch_size : Int (по умолчанию: 32).
• shuffle : Boolean (по умолчанию: True).
• образец_вес : вес образца.
• семя : Int (по умолчанию: нет).
• save_to_dir : Нет или str (по умолчанию: Нет). Это позволяет при желании укажите каталог для сохранения генерируется (полезно для визуализации того, что вы делаете).
• save_prefix : Str (по умолчанию: '' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных картинки (актуально только если установлено save_to_dir ).
• save_format : один из «png», «jpeg» (актуально только если установлено save_to_dir ).По умолчанию: «png».
• подмножество : Подмножество данных ( "обучение" или "проверка" ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .

Возвращает

Итератор , дающий наборы (x, y) где x — массив данных изображения (в случае ввода одного изображения) или список массивов NumPy (в случае с дополнительные входы) и у это массив numpy соответствующих ярлыков.Если «sample_weight» не None, полученные кортежи имеют форму (x, y, sample_weight) . Если y — None, возвращается только пустой массив x .

flow_from_dataframe метод

  ImageDataGenerator.flow_from_dataframe (
    dataframe,
    Каталог = None,
    x_col = "имя файла",
    y_col = "класс",
    weight_col = нет,
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = нет,
    class_mode = "категорический",
    batch_size = 32,
    перетасовать = True,
    семян = нет,
    save_to_dir = нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "детские",
    Подмножество = нет,
    интерполяция = «ближайший»,
    validate_filenames = True,
    ** kwargs
)
  

Принимает фрейм данных и путь к каталогу + генерирует пакеты.

Сгенерированные партии 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 отсутствует) изображений в столбце строки. Он должен включать другие столбцы в зависимости от class_mode : — если class_mode равен "категориальный" (значение по умолчанию) должен содержать столбец y_col с класс / ы каждого изображения.Значения в столбце могут быть строка / список / кортеж если один класс или список / кортеж, если несколько классов. — если class_mode — это «двоичный» или «разреженный» , он должен включать заданный y_col столбец со значениями класса в виде строк. — если class_mode "raw" или "multi_output" должен содержать столбцы указано в y_col . — если class_mode равен «вход» или Нет нет нужен дополнительный столбец.
• 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 равен , отсутствует).
• y_col : строка или список, столбец / с в кадре данных , который содержит 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, на которые будут изменены все найденные изображения.
• color_mode : один из «оттенков серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то 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 Вывод из y_col , который будет сопоставлен с индексами меток, будет быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса имена для индексов классов могут быть получены через атрибут class_indices .
• class_mode : один из «двоичный», «категориальный», «входной», «multi_output», «raw», sparse «или None. По умолчанию:» категорический «. Режим для достижения целей: — «двоичный» : 1D массив двоичных меток, — "категорический" : двумерный массив пустых закодированных ярлыков. Поддерживает вывод нескольких меток. — «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоэнкодерами), — "multi_output" : список со значениями разных столбцов, — "raw" : массив значений в столбце y_col , — "разреженных" : 1-мерный массив целочисленных меток, — Нет , нет целей возвращаются (генератор будет выдавать только пакеты данных изображения, что полезно использовать в модели .Предикат_генератор () ).
• batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
• shuffle : следует ли перетасовывать данные (по умолчанию: True)
• семя : дополнительное случайное семя для перемешивания и трансформации.
• save_to_dir : Нет или str (по умолчанию: Нет). Это позволяет при желании укажите каталог для сохранения генерируется (полезно для визуализации того, что вы делаете).
• save_prefix : ул. Префикс, используемый для имен файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено save_to_dir ).
• save_format : один из «png», «jpeg» (актуально только если установлено save_to_dir ). По умолчанию: «png».
• подмножество : Подмножество данных ( "обучение" или "проверка" ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
• интерполяция : метод интерполяции, используемый для повторной выборки изображения, если Размер цели отличается от размера загруженного изображения.поддержанный Методы "ближайший" , "билинейный" и "бикубический" . Если версия PIL 1.1.3 или новее установлен, "lanczos" также поддерживается. Если ПИЛ установлена ​​версия 3.4.0 или более поздняя, ​​ "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .
• validate_filenames : Boolean, нужно ли проверять 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 в пользу предупреждения об устаревании.

Возвращает

A DataFrameIterator , обеспечивающий наборы (x, y) где x — массив пустышек, содержащий пакет изображений с формой (batch_size, * target_size, channel) и , y — это бесчисленное множество соответствующих меток.

flow_from_directory метод

  ImageDataGenerator.flow_from_directory (
    каталог,
    target_size = (256, 256),
    color_mode = "RGB",
    классы = нет,
    class_mode = "категорический",
    batch_size = 32,
    перетасовать = True,
    семян = нет,
    save_to_dir = нет,
    save_prefix = "",
    save_format = "детские",
    follow_links = False,
    Подмножество = нет,
    интерполяция = «ближайший»,
)
  

Идет путь к каталогу и генерирует пакеты дополненных данных.

Аргументы

• каталог : строка, путь к целевому каталогу. Он должен содержать один подкаталог на класс. Любые изображения PNG, JPG, BMP, PPM или TIF ​​внутри каждое дерево каталогов подкаталогов будет включено в генератор. Посмотреть этот сценарий Больше подробностей.
• target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию (256, 256) . Размеры, на которые будут изменены все найденные изображения.
• color_mode : один из «оттенков серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то изображения будут преобразованы в 1, 3 или 4 канала.
• классы : необязательный список подкаталогов классов (например, [«собаки», «кошки»] ). По умолчанию: нет. Если не указано, список классов будет автоматически выведен из подкаталога Имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые будет сопоставлен с индексами меток, будет буквенно-цифровым). словарь, содержащий отображение имен классов в класс индексы могут быть получены через атрибут class_indices .
• class_mode : один из «категориальный», «двоичный», «разреженный», «вход», или нет. По умолчанию: «категорический». Определяет тип возвращаемых массивов меток: — «категорическими» будут двумерные метки с горячим кодированием, «двоичные» будут будут 1D двоичные метки, «разреженные» будут 1D целочисленные метки, — «вход» будут изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоассоциатор).- Если None, метки не возвращаются (генератор будет выдавать только пакеты данных изображения, которые полезно использовать с model.predict_generator () ). Обратите внимание, что в случае class_mode Нет, данные все еще должны находиться в подкаталоге каталога для правильной работы.
• batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
• shuffle : следует ли перетасовывать данные (по умолчанию: True) Если установлено значение False, сортирует данные в алфавитно-цифровом порядке.
• семя : Дополнительное случайное семя для перемешивания и трансформации.
• save_to_dir : Нет или str (по умолчанию: Нет). Это позволяет при желании укажите каталог для сохранения генерируется (полезно для визуализации того, что вы делаете).
• save_prefix : ул. Префикс, используемый для имен файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено save_to_dir ).
• save_format : один из «png», «jpeg» (актуально только если установлено save_to_dir ).По умолчанию: «png».
• follow_links : следует ли переходить по 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 повторной выборки изображения, если Размер цели отличается от размера загруженного изображения. поддержанный Методы "ближайший" , "билинейный" и "бикубический" .Если версия PIL 1.1.3 или новее установлен, "lanczos" также поддерживается. Если ПИЛ установлена ​​версия 3.4.0 или более поздняя, ​​ "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .

Возвращает

A DirectoryIterator , дающий наборы (x, y) где x — массив пустышек, содержащий пакет изображений с формой (batch_size, * target_size, channel) и , y — это бесчисленное множество соответствующих меток.

Лучшие эротические фото, порно Фотографии, Горячие картинки, XXX Фото Главная xnxx
Версия: ГерманияПригодность: Straight

Язык: английский

1 изображение — 3 изображения — 5 изображений — То же окно — Новое окно — Маленькие пальцы — Большие пальцы — Самые популярные — Новые — анимационные картинки — Категории 1 изображение — 3 изображения — 5 изображений — То же окно — Новое окно — Маленькие пальцы — Большие пальцы — 12345678910 [TOP] / AZ
мамаша
маленькие сиськи
большие натуралы
анальный
волосатый
подросток
бритые
большие губы
открытая киска
эксгибиционизм
домохозяйка
зрелые
большие сиськи
старая молодая мать
худых
миллиардных фунтов форсированного оргазма
бикиней
русских
старых молодого 3some
бабки
соло
огромных игрушек
кончает
любитель
групповухи
мастурбаций
девственницы
закрыть на киску
двойного киску
вуайерист
эротика
чулок
зеркал
вставок
модели
диплома на одежде
пухлые
мини-юбка
MMF
тормозной девушка
спать
знаменитость
опухших сосок
порнозвезды
большого петухом
собачьих
ретро
девушки
одетого секса
хардкор
Спермы
asslicking
больших клиторов
беременных
кабалы
всех отверстия
задницы
мокрых кисок
трусики
пьяный
лесбиянка
рыжий 9000 2 юбка
Cameltoe
школьница
пляж
азиатка
нижнее белье
bukkake
на улице
домодельная
блондинка
четверка
автопортрет
индийский
туалет
горничные
кастинг
куклы
придурок

придурок
придурков













придурок
киска в киску
сперма на волосы
69
маленький член
CFNM
короткие волосы
старый молодой отец
секретарь
оргия
готика
FFM
свингеры
загорелая
пирсинг
сауна
спандекс
игрушка

мессы

—
девица
—
—
игрушка
мессы до
сперма во рту
рабыня
мускулатура
ошейник
грубый секс
сперма на сиськи
овощ
дырявая
клизма
сперма
стопа
вьющиеся волосы
впрыскивая
поцелуи
MMMF
осанка
00000020002 Сперма на киске
глотание спермы
двойной анал
зрелый жир
фистинг
сперма в жопе
ДП
gape
воздушные шары
промасленный
плавательный бассейн
черный
близнецы
сперма
межрасовый
белое на черном
партия
сверху
задница в киску
мокрая
порка
задницы
толстый
пехотинец
наручников
с наручниками

наручники стриптизерша
сквирт на лицах
лизать киску
перчатки
латина
латекс
секс втроем
кухня
уход за лицом
высокие каблуки
старые молодые лесбиянки
машины
FFMM
хвост
очки
многократные оферты
джинсы
фырканье
фырканье
джинсы
фырканье
джинсы
фырканье
джинсы
игрушки
лизать сиськи
джакузи
минет
сперма в жопе
ажурная сетка
молоко
униформа
медсестра
татуировка
футджоб
локоны
сапоги
аттракционы
брекеты
носки
сперма на ногах
000200020002 копыта на ногах
000 копыта
g20002 pussy
длинные волосы
няня
высокое разрешение
стринги
face-sitt
страпон
гибкий
сперма полоскание
петух присоски
по телефону
лестница
шлепки
курение
араб
игрушки
titjob
презерватив
мастер
черные волосы
сперма на глаз

массаж
палисандр
массаж
палисандр
массаж
слип
сперма на заднице
сперма на стекле
резинка
еда
повязка на глаза
бассейн
галстук
мокрая футболка
шляпа
музыка
автомойка
кетфайт
зеркало
снимая маску

чирлидер
лысые
волосы2000200020002 коричневый коричневый
TOP / [AZ]
69
все дыры
любительские
анальный
арабский
азиатский
задница
задница в рот
задница в киску
приставание
няньки
лысый
перебор мяча
воздушных шаров
большой
пляж
большой
пляж
клиторы
большой член
большие губы
большие натуралы
большие сиськи
бикини
черные
черные волосы
с завязанными глазами
блондинка 90 002 минета
лодки
кабалы
сапог
брекетов
кос
каштановые волосы
буккака
бомжей
клетки
Cameltoe
автомоек
литейных
Catfight
знаменитостей
CFNM
болельщик
пухлых
закрыть на заднице
закрыть на киске
одели секс
присоски петух
презерватива
корсета
Creampie
Creampie едоков
плюшевых игрушек
диплом щёточных подметальных
диплома Gargling
диплома стекла
спермы в рте
спермы на задницу
диплома на одежде
спермы на глаз
спермы на ногах
спермы на волосах
Сперма на киску
спермой на груди
диплом ласточка
Камминг
Сперма
cumswap
вьющиеся волосы
собачий ошейник
собачьи
куклы
двойной анальный
двойной киски
дп
дредлоки
Drunk
клизма
эротики
эксгибиционизм
лицо сидящей
лица
жира
рабыни
фетиш
FFFM
FFM
FFMM
аппликатура
ажурная сетка
fis ting
гибкий
еда
фута
футджоб
насильственный оргазм
четверка
групповуха
gape
девушка
очки
глухая дыра
перчатки
gonzo
готика
бабушка
группа
жопа

hand2
hands200000000000020002
hand2
hand2
00000020002000000200020000002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020003 каблуки
с высоким разрешением
домашние
домохозяйка
огромные игрушки
индийские
вставки
межрасовые
отсасывают
джакузи
джинсы
целуют
кухню
латекс
латина
лесбиянка

маска для волос

длинные волосы
машина

длинные волосы
машина

длинные волосы
машина
длинные волосы
массаж
мастер
мастурбация
зрелый
зрелый жир
грязный
мамаша
молоко
мини-юбка
зеркало
любовница
MMF
MMMF
модели
многократные минеты
мускулы
музыка
юная 9-летняя 3-летняя девочка

медсестра

молодая000000000 отец
старый молодой лесбиянок
старый молодой мотылек э
по телефону
на верхних
открытой киску
оргий
открытых
бледного
трусиков
трусиков дегустации
колготок
партии
пирсинг
косички
пин-ап
хвостика
бассейна
порнозвезды
POV
беременных
опухших соски
закачиваются игрушка
облизывать киску
от киски до рта
от киски до киски
рыжая
ретро
аттракционы
грубый секс
русская
отвисшие сиськи
сауна
школьница
секретарша
self shot
сексуальная
бритая
короткие волосы
душ
маленький
спящая кожа
2000000 smalltits
курение
носки
соло
спандекс
шлепки
спекулюм
брызги на лицах
впрыскивание
лестницы
чулки
стриптизерша
стриптизерша
бассейн
свингеры
загорелая
татуировка

th Thunge галстук
сиськи облизывая
сиськи
туалет
игрушки
двойняшки
форма
под юбкой
растительное
машины
девственница
вуайерист
мокрая
мокрая киска
мокрая футболка
взбитые
белое на черном
ТОЛЬКО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 477 / 521GIF Страница посвящения маленьким и маленьким грудным девчонкам галерея 779 / 1076GIF Девушки Девушки Галерея девушек 315 / 972GIF someones ex галерея 1 / 10GIF Женщины, на которых вы могли бы посмотреть… галерея 39 / 57GIF нравится делиться? галерея 55 / 100GIF Страница посвящения маленьким и маленьким грудным девчонкам галерея 755 / 1076GIF смешайте это для себя.галерея 202 / 258GIF Я люблю лесбиянок. (Guy POV) это постоянная история любовной галереи галерея 501 / 972GIF ТОЛЬКО pHOTOS ДЛЯ FAP TO !!! галерея 299 / 521GIF огромная грудь сиськи галерея 8 / 78GIF просто pHOTOS до фАПа !!! галерея 40 / 521GIF Картинки и гифки Я нахожу сексуальную галерею 2 / 24GIF ПРОСТО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 482 / 521GIF домашние фото из разных мест галерея 73 / 110GIF несколько горячих дам галерея 5 / 16GIF CUM на более….. галерея 223 / 423GIF галерея красивых жоп 2 / 3GIF Страница посвящения маленьким и маленьким девчонкам галерея 578 / 1076GIF MISHELL`S YUMMY STUFF галерея 34 / 276GIF Галерея лучших рыжих 4 / 22GIF Отец Галерея для невест 1 / 12GIF Страница посвящения Галерея для маленьких и маленьких грудных девушек 398 / 1076GIF Для всех, кто любит TAN LINES, галерея 3 / 27GIF Здесь галерея Китти Китти 19 / 24GIF , просто pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 164 / 521GIF MILFs, которые заставляют тебя кончить галерея 44 / 315GIF Огненные кусты для галереи Gunner 1 / 6GIF На картинке написано тысяча слов.Если вам это нравится, напишите это. галерея 56 / 171GIF Галерея опытных и симпатичных 16 / 55GIF Девушки Девушки Галерея девочек 41 / 972GIF Галерея наружных мигалок 226 / 900GIF ПРОСТО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 20 / 521GIF ТОЛЬКО pHOTOS ДЛЯ FAP TO !!! галерея 417 / 521GIF домашние фото из разных мест галерея 13 / 110GIF Горячие домашние любительские коллекции галерея 5 / 9GIF Мой форум в избранное II галерея 413 / 917GIF ПРОСТО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 252 / 521GIF фото галерея amuture 57 / 57GIF Настоящие любители подросткового возраста! галерея 27 / 42GIF Красота Tan line галерея 66 / 182GIF Страница посвящения маленьким и маленьким грудным девчонкам галерея 557 / 1076GIF Огромная грудь сиськи галерея 31 / 78GIF Открытое приглашение: найди жемчужину и выиграй приз! CURRENT SPREAD PUSSY, МАЙ, 2014 галерея 14 / 221GIF Пижамная вечеринка галерея 23 / 48GIF ПРОСТО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 226 / 521GIF Страница посвящения миниатюрным и маленьким грудным девчонкам галерея 405 / 1076GIF просто pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 484 / 521GIF Sick of…. опубликовать то, что вы хотите галерея 1 / 3GIF Опытная и прекрасная галерея 7 / 55GIF Pleasure Beach галерея 1 / 10GIF Здесь Kitty Kitty галерея 23 / 24GIF На картинке написано тысяча слов. Если вам это нравится, напишите это. галерея 91 / 171GIF Создаем зрелище из себя галерея 26 / 83GIF Страница посвящения маленьким и маленьким девчонкам галерея 600 / 1076GIF Галерея красоток Tan line галерея 26 / 182GIF смешайте это для себя. галерея 171 / 258GIF БЕЗ СВИТА! У нас есть свитера! галерея 25 / 75GIF ALL WASHED UP галерея 6 / 19GIF Хотите поделиться? Галерея 71 / 100GIF CUM на более….. галерея 347 / 423GIF Время опубликовать несколько фотографий мужчин. галерея 81 / 133GIF Haley галерея 25 / 417GIF Девушки Девушки Галерея девочек 619 / 972GIF Галерея огромных сисек 13 / 82GIF Страница посвящения маленьким и маленьким девочкам галерея 635 / 1076GIF ТОЛЬКО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 182 / 521GIF ТОЛЬКО pHOTOS ДЛЯ FAP TO !!! галерея 91 / 521GIF Страница посвящения миниатюрным и маленьким грудным девчонкам галерея 713 / 1076GIF просто pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 498 / 521GIF НАПАДЕНИЕ УБИЙЦАМИ !!! ТЕКУЩИЙ май 2014 галерея 25 / 514GIF Девушки Девушки Галерея девочек 80 / 972GIF Толстая галерея 1 / 4GIF Мамочки, которые заставляют вас кончить галерея 70 / 315GIF Галерея битов и штучек 2 / 56GIF одеваются и косплей галерея 2 / 2GIF A Страница посвящения Маленьким и Маленьким Обнаженным Девочкам галерея 537 / 1076GIF АТАКА КРЕСТЯЩИХ БАЙТОВ !!! ТЕКУЩИЙ май 2014 галерея 11 / 514GIF Fucking Gifs галерея 14 / 37GIF ПРОСТО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 509 / 521GIF открытая операционная сеть галерея 35 / 73GIF ПРОСТО pHOTOS ДЛЯ FAP TO !!! галерея 349 / 521GIF MILFs, которые заставляют тебя кончать галерея 68 / 315GIF ПРОСТО pHOTOS to FAP TO !!! галерея 517 / 521GIF Закройся !!! @adreamcumtrue 🙂 Галерея для женщин с полотенцем или халатом 2 / 13GIF Галерея для пухлых и сексуальных девушек 38 / 66GIF Черные девушки в галерее Big White Cock 46 / 61GIF Галерея для полных и более толстеньких 4 / 212GIF Галерея Eva 55 / 259GIF Тан линия красавиц галерея 16 / 182GIF Голая обычная сексуальная женская галерея 4 / 52GIF ПРОСТО pHOTOS TO FAP TO !!! галерея 156 / 521GIF смешайте это для вас.галерея 170 / 258GIF Картинки мне нравятся !! Часть 2 — Создано в июле 2015 г. галерея 82 / 389GIF 77396b2500b6acd/7.jpg» /> Галерея горячих фотографий Greendragon 123 / 500GIF Галерея огромных сисек 20 / 82GIF Галерея пухлых и сексуальных девушек 1 / 66GIF Женщины, на которых можно посмотреть… галерея 1 / 57GIF DRESSED VRS NAKED галерея 4 / 19GIF ЛЮБИТЕЛИ ИЗ PH галереи 34 / 42GIF Галерея огромных сисек 29 / 82GIF Галерея уличных мигалок 60 / 900GIF CUM на ….. галерея 73 / 423GIF Страница посвящения Маленьким и маленьким девочкам Галерея 721 / 1076GIF ТОЛЬКО pHOTOS ДЛЯ FAP TO !!! галерея 418 / 521GIF Страница посвящения маленьким и маленьким девочкам галерея 493 / 1076GIF Meaty Girls! галерея 106 / 181GIF пухлые, толстые, толстушки и прег.галерея 5 / 11GIF Tan line красавицы галерея 17 / 182GIF MISHELL`S VINTAGE PORN. галерея 8 / 25GIF ОТКРЫТОЕ ПРИГЛАШЕНИЕ: НАЙДИ ЖЕМЧУГ и ВЫИГРАЙ ПРИЗ! CURRENT SPREAD PUSSY, МАЙ, 2014 галерея 45 / 221GIF ПРОСТО pHOTOS ДЛЯ FAP TO !!! галерея 433 / 521GIF Девушки Девушки Девушки галерея 459 / 972GIF Женщины, на которых можно посмотреть… галерея 52 / 57GIF АТАКА КУЛОЧНИКОВ !!! ТЕКУЩИЙ май 2014 галерея 34 / 514GIF Страница посвящения Маленьким и маленьким грудным девчонкам галерея 1072 / 1076GIF Время поесть галерея 1 / 1GIF Подростки с расставленными ногами! галерея 45 / 104GIF Eva галерея 192 / 259GIF Best Redheads галерея 5 / 22GIF Горячие фото Greendragon II галерея 261 / 547GIF Горячие домашние любительские коллекции галерея 9 / 9GIF Лиза из Тампы Галерея 1 / 1GIF MISHELL`S YUMMY ST галерея 150 / 276GIF Картина говорит тысячу слов.Если вам это нравится, напишите это. галерея 66 / 171GIF На самом деле, я действительно кричу … галерея 15 / 28GIF МЕЛОДИЯ ДЖОРДАН против FAYE REAGAN галерея 1 / 1GIF Чувственное объятие. Назад и Белые фотографии пар. Женщина / Мужчина-Женщина / Женщина-Мужчина / Мужчина 😉 галерея 8 / 11GIF Мой форум Избранное II галерея 223 / 917GIF Зрелая галерея 26 / 50GIF жена в игровой галерее 1 / 1GIF Page 3 девушки из галереи 80-х годов 130 / 133GIF Одного члена никогда не бывает достаточно … галерея 55 / 144GIF Задницы, которые заставят тебя плакать галерея 35 / 38GIF Азиатские девушки любят большой член галереи 22 / 32GIF CUM Camping 😉 галерея 1 / 5GIF ВРЕМЯ КОФЕ (или «Какой у вас размер чашки») галерея 47 / 139GIF Опытная и прекрасная галерея 19 / 55GIF смешайте это для вас.галерея 159 / 258GIF Горячие фото Гриндрагона II галерея 179 / 547GIF Девушки Девушки Галерея девушек 598 / 972GIF Горячие фото Гриндрагона II галерея 257 / 547GIF Галерея зрелых, GILF и жен 57 / 85GIF Страница посвящения для маленьких и маленьких Галерея для девочек 386 / 1076GIF Галерея MISHELL`S YUMMY STUFF Галерея для подростков 148 / 276GIF 6 / 8GIF Галерея In & Around Water 4 / 65GIF Страница посвящения галереям маленьких и маленьких грудных девочек 811 / 1076GIF Девушки Девушки Галерея для девочек 181 / 972GIF ЗВЕЗДНЫЕ ВОЙНЫ против ЗВЕЗДНОГО ТРЕКА: галерея «НЕ ВСЕГО МИРА» 27 / 42GIF Просто фото, которые я нашел.Давайте повеселимся, галерея 11 / 19GIF Галерея мамочек, девочек и жен 64 / 85GIF Девушки Девушки Галерея девушек 214 / 972GIF Девушки Девушки Галерея девушек 452 / 972GIF Meaty Girls! галерея 61 / 181GIF Девушки Девушки Девушки галерея 601 / 972GIF Страница посвящения маленьким и маленьким девочкам галерея 704 / 1076GIF CUM на более ….. галерея 176 / 423GIF Хотите поделиться? галерея 67 / 100GIF Женщины могут быть вовремя галерея 3 / 44GIF домашние фото из разных мест галерея 78 / 110GIF мамочки, которые заставляют вас кончить галерея 79 / 315GIF Моя жена !!!!!!! галерея 5 / 5GIF Milfs & Gilfs, одетые / раздетые, оставьте свой.галерея 3 / 4GIF Женщины, на которых можно посмотреть… галерея 8 / 57GIF Девушки Девушки Девушки галерея 435 / 972GIF.