亚洲国产日韩欧美一区二区三区,精品亚洲国产成人av在线,国产99视频精品免视看7,99国产精品久久久久久久成人热,欧美日韩亚洲国产综合乱

Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Definisi dan fungsi penyuntingan foto dan sintesis
Bagaimana ia berfungsi
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Penggunaan lanjutan
Kesilapan biasa dan tip debugging
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Rumah hujung hadapan web Tutorial PS Tutorial Photoshop Lanjutan: Retouching Master & Compositing

Tutorial Photoshop Lanjutan: Retouching Master & Compositing

Apr 17, 2025 am 12:10 AM
pemprosesan imej

Teknologi 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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Stock Market GPT

Stock Market GPT

Penyelidikan pelaburan dikuasakan AI untuk keputusan yang lebih bijak

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

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

Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Jan 23, 2024 am 08:30 AM

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

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

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

Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Jan 23, 2024 am 08:06 AM

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

Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

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.

Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

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

Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi Jan 23, 2024 pm 11:48 PM

Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.

Bagaimana untuk melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Bagaimana untuk melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Oct 20, 2023 pm 12:10 PM

Cara melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Ringkasan: Teknologi moden telah menjadikan pemprosesan dan pengecaman imej sebagai alat penting dalam banyak bidang. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan digunakan dengan pemprosesan imej yang kaya dan perpustakaan pengecaman. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk pemprosesan dan pengecaman imej, serta memberikan contoh kod khusus. Pemprosesan imej: Pemprosesan imej ialah proses melaksanakan pelbagai operasi dan transformasi pada imej untuk meningkatkan kualiti imej, mengekstrak maklumat daripada imej, dsb. Perpustakaan PIL dalam Python (Pi

See all articles