关于PS课程中色彩调整部分的学习总结

关于PS课程中图像选区部分的学习总结 在本次PS课程的学习中,着重讲解了对于不同图像的选区方法。 1、规则边缘选区: (1)直接选定选择菜单中的“主体”,可获得PS智能选择的图像。 (2)从左侧工具栏选择磁性套索工具,手动选定图像范围。 (3)切换快速蒙版编辑状态,选择绘图工具,涂抹图像所需范围。 添加图层蒙版以及填充图层,并添加指示色,用以测试选区效果。打开属性面板,通过选定“选择并遮住”功能键,进入一个新的界面,用以对图像周边的选... 阅读详情

在今日PS课程的学习中,主要介绍了部分色彩调整命令——色彩平衡、可选颜色和匹配颜色。
1、色彩平衡:“针对阴影、中间调和高光三个明暗区域,调整三对原色的平衡关系。”在添加色彩平衡调整图层后,可以看到一个属性页面,上面显示了三个滑杆,两端分别对应了三对互为补色的原色——红色与青色、洋红与绿色、黄色与蓝色。通过下拉菜单可选择对阴影、中间调或高光三个区域的调整,且三者的调整效果可同时生效。在选定区域后,可通过移动滑杆来消除或添加色彩,同时也要注意滑杆下方一个“保留明度”的选项。在勾选该选项之后,软件可帮助操作者在调整图片色彩的同时,尽可能保留图片原先的亮度。
2、可选颜色:“针对六个原色和黑、中性色(中灰)、白一共九个色彩,调整每一个色彩的三个原色(印刷色)以及黑色。”在添加可选颜色调整图层后,可看到四个颜色滑杆,分别对应三原色的补色——青色、洋红、黄色,以及黑色。而下拉菜单中则是九个不同的颜色选项。从此处可看出,可选颜色调整命令以图片中不同的色彩为区域进行调整,与色彩平衡的调整思路不同。通过移动滑杆,可通过对单个色彩区域,分别进行四种颜色的添加或删减,且不同色彩区域的调整可同时生效。在滑杆下则有两个选项,分别是“相对”和“绝对”,在调整颜色时,前者效果较温和,后者则较强烈。
3、匹配颜色:“将一个图像(源图像)中的颜色与另一个图像(目标图像)中的颜色相匹配。”该命令与前两者的很大不同之处在于,它并非通过添加图层调整,而是在源图像图层里,通过图像中的调整菜单,选择匹配颜色命令进行调整。选定该命令后,可在出现的界面里,往下方图像统计中的“源”选择处,添加一张其它色彩的图片,使源图像整体色彩进行改变。并通过移动上方图像选项中的三个滑杆,对图片进行明亮度以及颜色强度的调整。
三个调整命令并无优劣之分,色彩平衡针对明暗区域,可选颜色针对不同的色彩区域,而匹配颜色则对图像整体生效。所以根据不同的图像调整目标,可选择不同的调整命令对图像进行调整。

ps学习笔记 什么是PS PS是一款主要用于图形处理的软件,全称为:Adobe Photoshop,简称“PS”,是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。 PS的一些快捷键 新建:Ctrl+N 关闭:Ctrl+W 保存:Ctrl+S 撤销:Ctrl+Z 快速输入工具选项:0~9 循环选择画笔:“[”或 “]” 调整笔刷硬度:“{”或“}” 还原前一步:Ctrl+Z,还原前两步:Ctrl+Alt+... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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