码农学摄影2 --如何突出摄影作品中的主体?

本文介绍了摄影中突出主体的五种有效技巧:1) 利用虚化背景或陪衬体突出主体;2) 巧妙运用明暗对比;3) 利用色彩对比增强视觉效果;4) 保持背景简洁,避免画面混乱;5) 应用构图技巧如中心点、3分线等,并强调局部特写能增强视觉冲击力。

1 虚化背景

这种方法在刚开始分享摄影知识的时候已经提到过。利用虚化背景或者虚化陪衬体来突出主体,特别是在人像摄影中用得比较多。

2 巧用明暗对比

将主体部分安排在光线较亮的位置,背景或者陪衬体安排在光线较暗的位置。

3 利用色彩对比

在处理主体与背景的关系时,特别要注意撞色的现象。主体与背景间的色差越大,视觉效果就越强烈。如果再加上不同色彩之间的亮度差异,主体与背景就会形成更大的色差,主体就不会淹没在背景中。

4 简洁的背景

。摄影与绘画不同的是,摄影需要从生活中提取素材,特别是需要经过删繁就简、去其糟粕取其精华的过程。画面一旦杂乱无章的话,即使在漂亮再有意义的作品也是徒劳。

5 充分利用构图技巧

中心点沟通、3分线构图、引导线构图、框架构图、对角线构图

6 局部特写

一些物体展示在我们面前时,往往是形体大的物体引人注意。所以在不大的画面上,充分利用有限的面积,让主要表现对象占据较大的面积也是突出主体的重要方法。特写类的作品往往具有较强的视觉冲击力,这是因为特写的摄影作品占据了绝大部分画面或者全部画面,几乎没有与主题无关的任何背景。

参考资料

《摄影基础理论知识:浅谈摄影作品的主题与主体》:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626864371248915328&wfr=spider&for=pc

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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