9条剪影人像必备常识

来自美国南加州的婚摄团队“Brett and Tori”,他们喜欢拍摄人像剪影,多年来更累积了丰富的经验和漂亮的作品,他们提供以下9个技巧,相信能帮助你拍出好的剪影作品︰

  (1)将主体从背景分离出来

  主体必须要从背景分离出来,如果两者重叠了,就无法突出人物的轮廓,也会让人看不到想拍摄什么东西,因此找一个比较开扬的天空,把人物放进去,就会得到足够抢眼的作品。

  (2)姿势

  当你找到合适的位置,让主体从背景中分开出来后,就要开始处理人物的动作与姿势了。因为在剪影照片里,细节都消失了,观众只能够从轮廓去判断发生的事情。例如,他们会让新人慢慢接吻,并在他们快要接触之前就按下快门,如果等到他们真的吻才拍,就只能拍到一团黑色的东西了。

  (3)构图

 

  上图这张照片,两棵树成为了很强的引导线,让人能够聚焦于人物身上,而右方则布满大量的花纹做陪衬,再加上三分法的运用,让照片更容易被阅读。

  (4)时机

  黄昏当然是拍摄剪影的好机会,天空被染成不同的色彩,白云也变成彩云,这种画面最漂亮的了。

  (5)景深

  摄影师通常会把光圈调至f/8,让照片尽可能得到更多的细节,但有些情况例外。如上图,他就会加大光圈以减少景深,以削弱前景的干扰。

  (6)角度

  要让主体从背景中突显出来,其中一个方法是从超低角度拍摄。上图就是个例子,让人物能够站在斜坡在线,而背景则是干净的天空。

  (7)人造光

  有些时候,我们无法找到空旷的地方。例如在茂密的树林之中,这时候可以用离闪/飞灯的方式,自制人像剪影,那些围在主体外沿的光线,会制造出很漂亮的效果。

  (8)使用广角镜头

  如上图,通过使用广角镜头,就能在画面制造出新人与树林之间的体型对比,照片也会更震撼。

  (9)使用不同背景

  依靠天空来制造剪影十分方便,但也可留意附近有没有其他东西可作为光源,例如上图就利用反射阳光的湖水作为背景,同样可以突出主体。

 

原文载于:http://ifoto.huanqiu.com/photography/tips/2012-11/3317277.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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