摄影系列——构图

关于摄影,我想最基本的是构图,任何一幅优秀的摄影作品,拍摄之前都应先考虑其构图方式,并且只有构图合理了,作品才有进一步创作的价值和空间。

什么是构图?

构图最初的概念来源于西方的美术,那些艺术家在创作自己作品的时候通常会先对画面对象组合进行设计,包括对象之间的平衡以及整体画面的试点安排。现在指作品中艺术形象的结构配置方法。它是造型艺术表达作品思想内容并获得艺术感染力的重要手段。在视觉艺术中常用的技巧和术语,特别是绘画,平面设计与摄影中。

目的:

在摄影领域,研究构图可以使摄影者处理好所拍摄画面的空间关系 - 三维空间即高,宽,深之间的关系,从而突出拍摄主题,增强作品纪实效果与艺术效果的目的。

原则:

构图的基本原则是:均衡与对称,对比和视点。

构图技巧:

均衡式构图:给人以满足的感觉,画面结构完美无缺,安排巧妙,对应而平衡。常用于月夜、水面、夜景等题材。
对称式构图:具有平衡、稳定、相对的特点。缺点:呆板、缺少变化。常用于表现对称的物体、建筑、特殊风格的物体。
变化式构图:景物故意安排在某一角或某一边,能给人以思考和想象,并留下进一步判断的余地。富于韵味和情趣。常用于山水小景、体育运动、艺术摄影、幽默照片等。
对角线构图:把主体安排在对角线上,能有效利用画面对角线的长度,同时也能使陪体与主体发生直接关系。富于动感,显得活泼,容易产生线条的汇聚趋势,吸引人的视线,达到突出主体的效果(例如聚光灯照射主体)。
X形构图:线条、影调按X形布局,透视感强,有利于把人们视线由四周引向中心,或景物具有从中心向四周逐渐放大的特点。常用于建筑、大桥、公路、田野等题材。
紧凑式构图:将景物主体以特写的形式加以放大,使其以局部布满画面,具有紧凑、细腻、微观等特点。常用于人物肖像、显微摄影,或者表现局部细节。对刻画人物的面部往往能达到传神的境地,令人难忘。
三角形构图:以三个视觉中心为景物的主要位置,有时是以三点成一面的几何形成安排景物的位置,形成一个稳定的三角形。这种三角形可以是正三角、也可以是斜三角或倒三角。其中斜三角形较为常用,也较为灵活。三角形构图具有安定、均衡、灵活等特点。
S型构图:画面上的景物呈S形曲线的构图形式,具有延长、变化的特点,使人看上去有韵律感,产生优美、雅致、协调的感觉。当需要采用曲线形式表现被摄体时,应首先想到使用S形构图。常用于河流、溪水、曲径、小路等。
九宫格构图:将被摄主体或重要景物放在“九宫格”交叉点的位置上。“井”字的四个交叉点就是主体的最佳位置。一般认为,右上方的交叉点最为理想,其次为右下方的交叉点。但也不是一成不变的。这种构图格式较为符合人们的视觉习惯,使主体自然成为视觉中心,具有突出主体,并使画面趋向均衡的特点。
小品式构图:通过近摄等手段,并根据思想把本来不足为奇的小景物变成富有情趣、寓意深刻的幽默画面的一种构图方式。具有自由想象、不拘一格的特点。本构图没有一定的章法。
向心式构图:主体处于中心位置,而四周景物呈朝中心集中的构图形式,能将人的视线强烈引向主体中心,并起到聚集的作用。具有突出主体的鲜明特点,但有时也可产生压迫中心,局促沉重的感觉。
垂直式构图:能充分显示景物的高大和深度。常用于表现万木争荣的森林参天大树、险峻的山石、飞泻的瀑布、摩天大楼,以及竖直线形组成的其他画面。
对分式构图:将画面左右或上下一分为比例2:1的两部分,形成左右呼应或上下呼应,表现的空间比较宽阔。其中画面的一部分是主体,另一半是陪体。常用于表现人物、运动、风景、建筑等题材。

以上他们总结的还不错,分享给大家,图片以后会给大家分享并会加以说明,为什么是以后呢,因为我要用我拍的哈哈,记得等我的照片哦

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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