Tutorial Photoshop Lanjutan: Retouching Master & Compositing
Apr 17, 2025 am 12:10 AMTeknologi penyuntingan foto dan sintesis yang maju Photoshop termasuk: 1. Penggunaan lapisan, topeng dan lapisan pelarasan untuk operasi asas; 2. Gunakan nilai piksel imej untuk mencapai kesan penyuntingan foto; 3. Gunakan pelbagai lapisan dan topeng untuk sintesis kompleks; 4. Gunakan alat "pencairan" untuk menyesuaikan ciri -ciri muka; 5. Gunakan teknologi "pemisahan kekerapan" untuk penyuntingan foto halus, yang dapat meningkatkan tahap pemprosesan imej dan mencapai kesan peringkat profesional.
Pengenalan
Dalam dunia pemprosesan imej digital, Photoshop adalah raja. Sama ada anda seorang jurugambar profesional atau peminat reka bentuk baru, menguasai kemahiran maju Photoshop boleh membuat kerja anda menonjol dari orang ramai. Artikel ini akan membawa anda ke dalam perbincangan mendalam mengenai pengeditan foto dan teknologi sintesis Photoshop, membantu anda meningkatkan tahap pemprosesan imej anda. Dengan membaca artikel ini, anda akan belajar cara menggunakan alat dan ciri maju Photoshop untuk melakukan pengubahsuaian imej profesional dan sintesis imej yang kompleks.
Semak pengetahuan asas
Sebelum menyelam ke dalam teknik canggih, mari kita semak beberapa asas Photoshop. Photoshop menyediakan alat dan fungsi yang kaya, seperti lapisan, topeng, lapisan pelarasan, dan lain -lain, yang merupakan asas untuk penyuntingan dan sintesis foto lanjutan. Lapisan membantu kami memisahkan bahagian -bahagian imej yang berlainan untuk penyuntingan dan pelarasan individu, sementara topeng membolehkan kami mengawal bahagian mana yang akan diedit. Lapisan pelarasan menyediakan cara yang tidak merosakkan untuk menyesuaikan warna dan kecerahan imej.
Konsep teras atau analisis fungsi
Definisi dan fungsi penyuntingan foto dan sintesis
Retouching merujuk kepada mengubahsuai dan meningkatkan imej untuk menjadikannya kelihatan lebih cantik atau mematuhi kesan visual tertentu. Ini termasuk mengeluarkan ketidaksempurnaan, menyesuaikan nada kulit, meningkatkan butiran, dan banyak lagi. Komposit adalah untuk menggabungkan pelbagai elemen imej bersama -sama untuk membuat imej atau adegan baru. Pengeditan dan sintesis foto lanjutan bukan sahaja meningkatkan kualiti imej, tetapi juga membolehkan pencipta mencapai kesan visual yang lebih kompleks dan kreatif.
Pengeditan foto dan sintesis digunakan secara meluas dalam pengiklanan komersial, pasca pengeluaran filem dan penciptaan artistik. Mereka bukan sahaja meningkatkan estetika imej, tetapi juga menyampaikan emosi dan mesej tertentu.
Bagaimana ia berfungsi
Inti pengeditan imej dan sintesis terletak pada kawalan dan pelarasan imej yang tepat. Mari lihat contoh penyuntingan foto yang mudah:
import numpy sebagai np dari gambar import pil # Buka imej img = image.open ('input.jpg') img_array = np.array (img) # Laraskan kecerahan kecerahan_factor = 1.1 img_array = np.clip (img_array * kecerahan_factor, 0, 255) .Astype (np.uint8) # Simpan imej image.FromArray (img_array) .save ('output.jpg')
Contoh ini menunjukkan cara melakukan penyuntingan mudah dengan menyesuaikan kecerahan imej. Dengan mengendalikan nilai piksel imej, kita dapat mencapai pelbagai kesan penyuntingan foto.
Prinsip kerja sintesis lebih kompleks, biasanya melibatkan operasi pelbagai lapisan dan penggunaan topeng. Berikut adalah contoh sintesis yang mudah:
import numpy sebagai np dari gambar import pil # Latar Belakang Latar Belakang Latar Belakang = Image.Open ('latar belakang.jpg'). Tukar ('RGBA') latar belakang_array = np.array (latar belakang) # Buka gambar latar depan latar depan = image.open ('foreground.png'). Tukar ('rgba') foreground_array = np.array (latar depan) # Hasil imej yang disintesis = np.where (foreground_array [..., 3:] == 255, latar depan_array, latar belakang_array) # Simpan imej imej komposit.FromArray (hasil) .save ('composite.jpg')
Dalam contoh ini, kami membuat imej baru dengan mensintesis imej latar depan dengan imej latar belakang. Ketelusan imej latar depan (saluran alfa) menentukan bahagian mana yang akan disintesis ke dalam imej latar belakang.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Mari kita lihat contoh penyuntingan foto mudah, menggunakan alat "pencairan" Photoshop untuk menyesuaikan ciri -ciri wajah:
Import CV2 import numpy sebagai np # Baca imej img = cv2.imread ('face.jpg') # Tentukan fungsi cecair def cecairify (IMG, mata): h, w = img.shape [: 2] topeng = np.zeros ((h, w), dType = np.uint8) untuk x, y dalam mata: cv2.circle (topeng, (x, y), 50, 255, -1) hasil = cv2.seamlessclone (img, img, topeng, (w // 2, h // 2), cv2.normal_clone) Keputusan pulangan # Tentukan mata untuk menyesuaikan = [(100, 100), (200, 200)] # Gunakan hasil kesan pencairan = Liquidify (IMG, Mata) # Simpan hasil cv2.imwrite ('liquiified_face.jpg', hasilnya)
Dalam contoh ini, kami menggunakan fungsi seamlessClone
OpenCV untuk mensimulasikan kesan pencairan photoshop, mengubah ciri muka dengan menentukan titik pelarasan.
Penggunaan lanjutan
Seterusnya, mari kita lihat contoh sintesis yang lebih kompleks, menggunakan teknologi pemisahan "frekuensi" Photoshop untuk penyuntingan foto lanjutan:
import numpy sebagai np dari gambar import pil Dari Scipy.Signal Import Gaussian, Convolve2D # Buka imej img = image.open ('potret.jpg'). Tukar ('rgb') img_array = np.array (img) # Tentukan fungsi fuzzy Gaussian def Gaussian_blur (IMG, Sigma): Kernel = Gaussian (3, Sigma) .Reshape (3, 1) kembali Convolve2D (IMG, kernel, mod = 'sama', sempadan = 'Symm') # Pemisahan frekuensi rendah_freq = gaussian_blur (img_array, 5) high_freq = img_array - low_freq # Laraskan lapisan frekuensi rendah LOW_FREQ_ADSTED = LOW_FREQ * 1.1 # Gabungan hasil frekuensi frekuensi = LOW_FREQ_ADLESS HIGH_FREQ hasil = np.clip (hasil, 0, 255) .Astype (np.uint8) # Simpan hasil image.FromArray (hasil) .save ('frekuensi_separated.jpg')
Dalam contoh ini, kita membahagikan imej ke dalam frekuensi rendah dan lapisan frekuensi tinggi melalui teknologi pemisahan frekuensi dan menyesuaikannya secara berasingan untuk mencapai kesan penyuntingan imej yang lebih halus.
Kesilapan biasa dan tip debugging
Kesalahan biasa semasa melakukan penyuntingan foto dan sintesis lanjutan termasuk:
- Over-Retweeting: Lebih-menyesuaikan imej boleh menyebabkan kesan tidak wajar. Untuk mengelakkan masalah ini, anda boleh menggunakan lapisan pelarasan untuk penyuntingan yang tidak merosakkan dan sering melihat perbandingan sebelum dan selepas pelarasan.
- Ralat Mask: Apabila sintesis, jika topeng digunakan secara tidak wajar, ia boleh menyebabkan tepi tidak wajar atau kehilangan butiran imej. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menyesuaikan bulu dan ketelusan topeng.
- Isu Prestasi: Photoshop boleh menjadi sangat perlahan apabila bekerja dengan imej besar. Prestasi boleh dioptimumkan dengan menggunakan gabungan objek pintar dan lapisan pelarasan.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Dalam aplikasi praktikal, mengoptimumkan penggunaan Photoshop dapat meningkatkan kecekapan kerja. Berikut adalah beberapa cadangan pengoptimuman:
- Gunakan lapisan pelarasan dan objek pintar: Lapisan pelarasan boleh membuat pengeditan anda lebih fleksibel, manakala objek pintar dapat mengurangkan penggunaan memori semasa pemprosesan imej.
- Batch: Untuk tugas yang memerlukan memproses sejumlah besar imej, anda boleh menggunakan tindakan dan fungsi batch Photoshop untuk mengautomasikan aliran kerja anda.
- Plugin dan skrip: Plugin dan skrip dari Photoshop dapat memperluaskan keupayaan mereka dan meningkatkan kecekapan kerja. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan skrip Python untuk mengautomasikan beberapa tugas berulang.
Apabila menulis kod, ia juga sangat penting untuk memastikan kod itu boleh dibaca dan dikekalkan. Berikut adalah beberapa amalan terbaik:
- Kod Komen: Tambah komen terperinci kepada kod untuk menerangkan peranan dan prinsip setiap langkah.
- Kod Modular: Bahagikan kod ke dalam fungsi atau modul yang berbeza untuk meningkatkan kebolehgunaan semula dan mengekalkan kod.
- Ujian dan penyahpepijatan: Sebelum melepaskan kod, lakukan ujian dan debug yang mencukupi untuk memastikan ketepatan dan kestabilan kod.
Dengan menguasai teknik -teknik lanjutan dan amalan terbaik ini, anda akan dapat mencapai kesan pengeditan imej dan sintesis yang lebih kompleks dan profesional di Photoshop. Semoga artikel ini akan membawa inspirasi baru dan membantu perjalanan pemprosesan imej anda.
Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Photoshop Lanjutan: Retouching Master & Compositing. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep

Pembangunan Java: Panduan Praktikal untuk Pengecaman dan Pemprosesan Imej Abstrak: Dengan perkembangan pesat penglihatan komputer dan kecerdasan buatan, pengecaman dan pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej, serta menyediakan contoh kod khusus. 1. Prinsip asas pengecaman imej Pengecaman imej merujuk kepada penggunaan teknologi komputer untuk menganalisis dan memahami imej untuk mengenal pasti objek, ciri atau kandungan dalam imej. Sebelum melakukan pengecaman imej, kita perlu memahami beberapa teknik pemprosesan imej asas, seperti yang ditunjukkan dalam rajah

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej
