PS故障风海报制作技术分享

本文分享了一种使用Photoshop(PS)制作故障风海报的详细步骤。通过图层混合选项中的通道设置,结合复制、移动图层以及应用滤镜效果,如风滤镜,创造出独特的通道错位效果。同时,通过调整图层透明度、添加渐变蒙版、图案叠加等技术,进一步增强画面质感。最后,通过通道错位技法制作出立体感的文字效果,完成故障风海报的创作。

   1.首先找一张看起来很酷的图(也可以选择自己喜欢的图片);

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  2. 复制图层,点击添加图层样式,选择混合选项,在高级混合里面的通道选项,有R、G、B三个通道选项,默认是全部勾选的状态,选择其中一个勾掉(关于通道应该选择哪一个或者哪几个,可以挨个尝试一下,勾选一个或两个,位移之后的颜色也是不同的)。然后回到图层中,向左移动(移动大概几个像素的距离,让图层有略微的错位感,注意:如果错位过大容易眼晕,需根据情况来调节);

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  3. 复制刚刚的图层,向右移动,这时,能够看到图像出现了通道错位的效果;

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  4.这一步,需要做些局部特效。创建选区,随意选择几个矩形区域,复制。之后点击窗口中滤镜——风格化——风;

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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