Advanced Photoshop Tutorial: Master -Retusche & Compositing

Zu den erweiterten Photoshop -Technologien von Photoshop Photo Bearbeitung und Synthese gehören: 1. Verwenden Sie Schichten, Masken und Anpassungsschichten für grundlegende Operationen; 2. Verwenden Sie Bildpixelwerte, um Photo -Bearbeitungseffekte zu erzielen. 3.. Verwenden Sie mehrere Schichten und Masken für die komplexe Synthese; 4. Verwenden Sie das Tool "Verflüssigung", um die Gesichtszüge anzupassen. 5. Verwenden Sie die Technologie "Frequency Separation" zur empfindlichen Fotobearbeitung, die die Bildverarbeitungsstufe verbessern und professionelle Effekte erzielen kann.

Einführung

In der Welt der digitalen Bildverarbeitung ist Photoshop der König. Egal, ob Sie ein professioneller Fotograf oder ein neuer Design -Enthusiast sind, das Beherrschen der fortschrittlichen Fähigkeiten von Photoshop kann Ihre Arbeit von der Menge abheben. Dieser Artikel führt Sie in eingehende Diskussionen über Photoshops erweiterte Photo-Bearbeitung und -Synthese-Technologie von Photoshop, um Ihre Bildverarbeitungsstufe zu verbessern. Durch das Lesen dieses Artikels erfahren Sie, wie Sie die erweiterten Tools und Funktionen von Photoshop verwenden, um eine professionelle Bildänderung und eine komplexe Bildsynthese durchzuführen.

Überprüfung des Grundwissens

Bevor wir uns mit fortgeschrittenen Techniken eintauchen, lesen wir einige der Grundlagen von Photoshop. Photoshop bietet reichhaltige Werkzeuge und Funktionen wie Ebenen, Masken, Anpassungsschichten usw., die die Grundlage für die erweiterte Fotobearbeitung und -synthese bilden. Ebenen helfen uns, verschiedene Teile eines Bildes für individuelle Bearbeitung und Anpassungen zu trennen, während Masken es uns ermöglichen, genau zu steuern, welche Teile bearbeitet werden. Die Einstellungsschicht bietet eine nicht zerstörerische Möglichkeit, die Farbe und Helligkeit des Bildes anzupassen.

Kernkonzept oder Funktionsanalyse

Definition und Funktion der Fotobearbeitung und Synthese

Das Retusche bezieht sich auf das Ändern und Verbesserung eines Bildes, damit es schöner aussieht oder sich einem bestimmten visuellen Effekt anpasst. Dies beinhaltet das Entfernen von Unvollkommenheiten, das Anpassen des Hauttones, das Verbesserung von Details und vieles mehr. Das Komposition wird mehrere Bildelemente miteinander kombinieren, um ein neues Bild oder eine neue Szene zu erstellen. Fortgeschrittene Fotobearbeitung und -synthese verbessert nicht nur die Qualität der Bilder, sondern ermöglicht es auch Ersteller, komplexere und kreativere visuelle Effekte zu erzielen.

Fotobearbeitung und -synthese werden häufig in kommerziellen Werbung, Film-Postproduktion und künstlerischer Schöpfung verwendet. Sie verbessern nicht nur die Ästhetik von Bildern, sondern vermitteln auch bestimmte Emotionen und Nachrichten.

Wie es funktioniert

Der Kern der Bildbearbeitung und -synthese liegt in der genauen Steuerung und Anpassung von Bildern. Schauen wir uns ein einfaches Beispiel für Fotobearbeitung an:

 Numph als NP importieren
vom PIL -Importbild

# Image img = image.open ('input.jpg') öffnen)
img_array = np.Array (IMG)

# Helligkeit Helligkeit einstellen
img_array = np.clip (img_array * hellness_factor, 0, 255) .Astype (np.uint8)

# Save Image Image.FromArray (img_array) .save ('output.jpg'))

Dieses Beispiel zeigt, wie eine einfache Bearbeitung durch Anpassung der Helligkeit eines Bildes durchgeführt wird. Durch den Betrieb von Bildpixelwerten können wir verschiedene Fotobearbeitungseffekte erzielen.

Das Arbeitsprinzip der Synthese ist komplexer und beinhaltet normalerweise den Betrieb mehrerer Schichten und die Verwendung von Masken. Hier ist ein einfaches Beispiel für Synthese:

 Numph als NP importieren
vom PIL -Importbild

# Hintergrund im Bild von Hintergrund öffnen.
Hintergrund_Array = NP.Array (Hintergrund)

# Open Vordergrundbild Vordergrund = Bild.open ('Vordergrund.png'). Convert ('rgba')
Vordergrund_Array = Np.Array (Vordergrund)

# Synthetisiertes Bild Ergebnis = np.where (Vordergrund_Array [..., 3:] == 255, Vordergrund_Array, Hintergrund_array)

# Speichern Sie das zusammengesetzte Bildbild.FromArray (Ergebnis) .Save ('Composite.jpg'))

In diesem Beispiel erstellen wir ein neues Bild, indem wir das Vordergrundbild mit dem Hintergrundbild synthetisieren. Die Transparenz des Vordergrundbildes (Alpha -Kanal) bestimmt, welche Teile in das Hintergrundbild synthetisiert werden.

Beispiel für die Nutzung

Grundnutzung

Schauen wir uns ein einfaches Beispiel zur Fotobearbeitung an, wobei das "Flüssig" -Tool von Photoshop die Gesichtsfunktionen anpassen:

 CV2 importieren
Numph als NP importieren

# Bild lesen img = cv2.imread ('face.jpg')

# Definieren Sie die Verflüssigungsfunktion Def Liquidify (IMG, Punkte):
    h, w = img.shape [: 2]
    mask = np.zeros ((h, w), dtype = np.uint8)
    für x, y in Punkten:
        CV2.Circle (Maske, (x, y), 50, 255, -1)
    Ergebnis = CV2.SeamlessClone (IMG, IMG, Maske, (W // 2, H // 2), cv2.normal_clone)
    Rückgabeergebnis

# Punkte definieren, um anzupassen = [(100, 100), (200, 200)]

# Anwenden von Verflüssigungseffekten Ergebnis = Liquidify (IMG, Punkte)

# Speichern Sie das Ergebnis cv2.imwrite ('Liquiified_face.jpg', Ergebnis)

In diesem Beispiel verwenden wir die seamlessClone -Funktion von OpenCV, um den Verflüssigungseffekt von Photoshop zu simulieren und die Gesichtsfunktionen durch Definieren von Anpassungspunkten zu ändern.

Erweiterte Verwendung

Schauen wir uns als nächstes ein komplexeres Beispiel für Synthese an, wobei Photoshops "Frequency Separation" -Technologie für fortgeschrittene Fotobearbeitung verwendet wird:

 Numph als NP importieren
vom PIL -Importbild
von Scipy.Signal Import Gaußschen, convolve2d

# Image imag img = image.open ('porträt.jpg'). Convert ('rgb')
img_array = np.Array (IMG)

# Definieren Sie die Gaußsche Fuzzy -Funktion def Gaußsian_blur (IMG, Sigma):
    Kernel = Gaußscher (3, Sigma) .Reshape (3, 1)
    return cultolve2d (IMG, Kernel, Modus = 'gleich', bloße = 'symm')

# Frequenztrennung low_freq = gaussian_blur (img_array, 5)
High_freq = img_array - low_freq

# Einstellen Sie niedrige Frequenzschicht Low_freq_adjusted = low_freq * 1.1

# Frequency Layer -Ergebnis Ergebnis = low_freq_adjusted High_Freq
result = np.clip (Ergebnis, 0, 255) .Astype (np.uint8)

# Speichern Sie das Ergebnis image.fromArray (Ergebnis) .Save ('Frequenz_Separated.jpg').

In diesem Beispiel teilen wir das Bild durch die Frequenz-Trennungstechnologie in niedrige Frequenz- und Hochfrequenzschichten auf und passen es separat an, um einen empfindlicheren Bildbearbeitungseffekt zu erzielen.

Häufige Fehler und Debugging -Tipps

Häufige Fehler bei der Bearbeitung und Synthese für fortgeschrittene Fotoe umfassen:

• Überdurchschnittlich: Übereinstimmung des Bildes kann zu unnatürlichen Effekten führen. Um dieses Problem zu vermeiden, können Sie die Einstellungsschicht für die nicht zerstörerische Bearbeitung verwenden und häufig den Vergleich vor und nach Anpassungen anzeigen.
• Maskenfehler: Wenn die Synthese, wenn die Maske nicht ordnungsgemäß verwendet wird, kann sie zu unnatürlichen Kanten oder Verlust von Bilddetails führen. Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Federn und Transparenz der Maske angepasst werden.
• Leistungsprobleme: Photoshop kann bei der Arbeit mit großen Bildern sehr langsam werden. Die Leistung kann optimiert werden, indem eine Kombination aus intelligenten Objekten und Anpassungsschichten verwendet wird.

Leistungsoptimierung und Best Practices

In praktischen Anwendungen kann die Optimierung der Verwendung von Photoshop die Arbeitseffizienz erheblich verbessern. Hier sind einige Optimierungsvorschläge:

• Verwenden Sie Anpassungsebenen und intelligente Objekte: Anpassungsebenen können Ihre Änderungen flexibler machen, während intelligente Objekte die Speicherverwendung während der Bildverarbeitung reduzieren können.
• Batch: Bei Aufgaben, bei denen eine große Anzahl von Bildern verarbeitet werden muss, können Sie die Aktionen und Batch -Funktionen von Photoshop verwenden, um Ihren Workflow zu automatisieren.
• Plugins und Skripte: Plugins und Skripte von Photoshop können ihre Funktionen verlängern und die Arbeitseffizienz verbessern. Beispielsweise können Sie Python -Skripte verwenden, um einige sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.

Beim Schreiben von Code ist es auch sehr wichtig, den Code lesbar und gewartet zu halten. Hier sind einige Best Practices:

• Kommentarcode: Fügen Sie dem Code detaillierte Kommentare hinzu, um die Rolle und die Prinzipien jedes Schritts zu erläutern.
• Modularer Code: Teilen Sie den Code in verschiedene Funktionen oder Module auf, um die Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit des Codes zu verbessern.
• Testen und Debuggen: Führen Sie vor der Veröffentlichung des Codes ausreichende Tests und Debuggen durch, um die Richtigkeit und Stabilität des Codes zu gewährleisten.

Durch die Beherrschung dieser fortschrittlichen Techniken und Best Practices können Sie in Photoshop komplexere und professionelle Bildbearbeitung und Syntheseeffekte erzielen. Hoffentlich bringt dieser Artikel neue Inspiration und Hilfe für Ihre Bildverarbeitungsreise.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAdvanced Photoshop Tutorial: Master -Retusche & Compositing. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!