用 Photoshop 超强抠图合成创意实例

本文介绍了一种利用Photoshop的色相饱和度调整和滤色混合模式进行复杂背景下的白色孔雀羽毛抠图的方法。通过调整图像大小、改变色相饱和度使背景与主体分离,再利用通道技术和色阶调整精确抠取细节。

 

素材:
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3


适用读者:photoshop中级水平读者进阶
教学重点:对色相饱和度的调整有更深一步的认识
教学难点:滤色混合模式的理解、色相饱和度调整对颜色的不同影响、通道转为图像的思想阻力突破、
本实例独创之处:突破抠图思想局限,将通道做为最终制作结果用于合成,素材本身只是一个辅助图像
有朋友在论坛中发贴问我,怎样在杂乱的黄色背景下抠取白色孔雀羽毛。猛的一看,白色羽毛似乎很清楚,可是当用通道抠取的时候却会发现不是那么回事。每一个颜色通道中都有很多杂草的颜色与羽毛的颜色相似,无法用色阶区分开来。用黑色画笔也很难一点点把杂色修掉。
有没有办法尽最大可能在最短的时间将杂草去掉呢?我们要从分析图像开始。一步步达到我们的目的。   



为了保证最终图像的清晰,我们需要把图像放大,在完成抠图之后再把图像缩小回原始大小。注意这里的“放大”不是用放大镜工具放大观看,而是将图像整体用“图像”-“图像大小”命令放大,如图所示,将单位改为百分比,勾选“约束比例”,把图像宽高都设置为原来的400%,单击好,图像被放大。4



下面这一步,将对图像进行破坏性的操作。由于本实例只是将素材作为一个辅助设计的图像来对待,所以没有将背景层复制。如果大家是要抠取原始素材中的羽毛的话,可以将背景层拉到新建图层按钮上,复制一份。这样在对副本进行色相饱和度操作之后,我们还会有一个没有被破坏过的背景层,方便以后的制作。
使用“图像”-“调整”-“色相饱和度”命令,如图所示,将颜色进行调整,把黄色的草地变为绿色的。同时将颜色饱和度提高。
通过观察可以看到,使用了色相饱和度命令之后,白色部分的变化最小,而背景却有了巨大的变化。
这是因为纯白色和纯黑色在调整色相和饱和度时是没有变化的,只有同时调整了明度,才可以将白色和黑色进行颜色变化,越是接近纯白色和纯黑色的颜色,越具有这样的特点。我们正是通过这一步操作,将白色的羽毛与黄色的背景明显区分开来。方便下一步的操作。
至于为什么要把背景变成绿色的,并要提高饱和度呢?这与我们的颜色混合模式有关。我们这个图像是RGB颜色,我们只要把背景变成红、绿、蓝中任意一个原色,就可以把草地背景在相应的颜色通道最亮化,从而在另外两个通道中暗化。同样的,提高饱和度可以将黄色的杂草在原色通道中更加亮化,在另外的通道中暗化,白色在任何通道里都是白色显示,所以这样一调色,就会有通道出现羽毛与背景的最大程度分离,方便我们下一步的细致修理。
下图的调整只是针对此图,在做别的实例时,可以根据情况自己确定数值。关键是要理解前面所说的原理。5


经过这样的调整之后,如标签1所示,在蓝色通道中,黑白最为分明,就用这个通道来制作吧。将蓝色通道拉到新建按钮上,将它复制一份。6


可以看到,图像各部分的羽毛清晰程度还有不同。右下方的羽毛旁边有很多杂草信息没有去掉。而别的地方的羽毛则比较清晰。这样我们需要制作两个通道,相互结合着做出一个最终所要的图来。
再将蓝通道复制一份。7


下面我们对两个通道进行不同程度的色阶处理,一个处理得过一点,把杂草全滤掉,另一个则轻一点,保证更多的羽毛可以看到。这样我们可以让两个通道取长补短,最大程度地保留羽毛,也最大程度地去掉杂草。
先对蓝通道副本进行“图像”-“调整”-“色阶”,如标签1所示,将杂草滤掉,可以看到,羽毛也损失了很多。如标签2所示,滑块调整比较*右侧,整个通道比较暗。8



对蓝副本2通道进行色阶处理,如标签1所示,保留更多的羽毛。9


按着CTRL单击蓝副本2,将蓝副本2通道载入选区。按CTRL+H,将选区隐藏。这时看不到选区,但是选区是起作用的,方便我们直观地进行修理。
进入蓝副本通道,选择一个较软的画笔,使用白色,降低画笔不透明度,在羽毛损失比较厉害的地方涂一涂,可以看到羽毛会被慢慢加上。注意,不要把杂草的图像也给涂出来。这个方法可以结合两个通道的优点,而将多余的部分完美地过滤掉。10


完成后按CTRL+D取消选择。如果最后发现还是有杂草的图像在里边,可以用软的黑色画笔,降低不透明度,在多余的图像上慢慢修复。11


这是修改过后的大致模样,杂草被去得差不多了。这一步是比较费时间和精力的,只有多练习,才可以在以后的工作中提高效率。12

 



使用图像大小命令,再将图像缩小为最初打开时的大小。羽毛被最大程度保留。13


按CTRL+A全选修好的通道,CTRL+C复制。这一次我们不用图层来完成合成,直接使用通道中做好的图像来合成作品。  
打开前面提供的背景图像,按CTRL+V粘贴在新层中。14



有人会说,黑色的背景可是太难看啦。没关系,我们只要把这个图层的混合模式改为“滤色”黑色会被完美的去除。这可是“滤色”混合模式的看家本领,也是最最常用的一种去黑色背景的方法。 15



打开女孩的图片素材,我们要把女孩图像抠出来,相信学习这个抠图的读者抠取这个图像没有任何问题。用磁性套索也可以,用魔棒选择外边的白色部分,再Ctrl+shift+I反选,直接用移动工具拉入图像中。 16



将女孩图层放在最上层,CTRL+T自由变换,按着SHIFT键可以保证人物图像不会变形。把人物缩小到合适大小。17



在背景与孔雀层之间建立新层,用黑色软画笔,慢慢涂出影子来。影子是真实的关键,一定要细心制作。作品的效果与制作时间和精力成正比。多练习可以提高以后的制作效率。 18 . 19





本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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