打造手工素描的自画像

本文介绍了使用Photoshop将人物照片制作成手工素描自画像的方法。先打开照片并转为黑白,复制图层成负像,选“颜色减淡”叠加模式,再用“高斯模糊”滤镜处理。若不满意,还可用快捷键或笔刷等工具调整修饰。

打造手工素描的自画像
http://www.pconline.com.cn/pcedu/sj/pm/photoshop/0411/490965.html

1. 在Photoshop中打开一张人物照片,最好脸型轮廓线条分明些的。
2. 按下快捷键“Ctrl+Shift+U”,把它转换成黑白颜色。
3. 复制图层,得到一个副本图层。按下快捷键“Ctrl+I”,将副本图层转换成负像。
4. 将副本图层的叠加下拉菜单选为“颜色减淡”,这时图片会亮得几乎什么也看不见,别着急。
5. 在“滤镜”菜单下选择“模糊→高斯模糊”,模糊半径值可根据你需要的素描线条粗细深浅来设置。到此为止素描画像工作就完成了。
  小提示:如果你觉得不太满意,还想更好一些,可以用快捷键“Ctrl+M”或“Ctrl+L”进行一些调整,也可以用笔刷、贝赛尔钢笔等对素描图进行一些修饰。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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